Эгоцентричная: ЭГОЦЕНТРИЧНЫЙ — это… Что такое ЭГОЦЕНТРИЧНЫЙ?

Найдите другое слово для эгоцентрический .На этой странице вы можете найти 36 синонимов, антонимов, идиоматических выражений и родственных слов для эгоцентрического , например: нарциссический, индивидуалистический, эгоистичный, покорный, эгоистичный, эгоистичный, робкий, эгоистичный, эгоцентричный, эгоцентричный и эгоистичный. вовлеченный.

Настройка эгоцентрического вектора границы ретроспленальной коры

ВВЕДЕНИЕ

Пространственное познание — важнейший компонент интеллектуального поведения. Способность эффективно вспоминать известные цели и перемещаться между ними основывается на сохраненных представлениях пространственных взаимосвязей.Кроме того, эпизодические переживания можно рассматривать как находящиеся на сохраненной ментальной карте, указывающей места, в которых произошли события. Пространственные представления, поддерживающие как навигацию, так и эпизодическую память, наблюдаются во многих областях мозга, включая гиппокамп и медиальную энторинальную кору, где нейроны проявляют рецептивные поля, которые коррелируют с положением или ориентацией животного относительно набора местоположений и сигналов, которые определяют структура внешнего мира. Эту систему координат, не зависящую от точки обзора, обычно называют аллоцентрической системой отсчета ( 1 — 3 ).

Хотя неоднократно было показано, что неповрежденная функция аллоцентрических пространственных контуров имеет решающее значение для пространственной памяти и навигации ( 4 , 5 ), важно учитывать, что вся пространственная информация поступает в мозг через органы чувств и соответствующие им органы. потоки обработки. Соответственно, сведения о положении заметного ориентира и соседнего целевого местоположения должны быть, по крайней мере, первоначально, включены в сохраненную пространственную карту в эгоцентрических координатах относительно самого животного ( 6 — 8 ).Кроме того, реализация навигационных планов может быть основана на сохраненных аллоцентрических представлениях, но в конечном итоге потребует преобразования в последовательности действий, закрепленных в эгоцентрической системе отсчета [например, один поворот по часовой стрелке относительно своей предыдущей позиции ориентации; ( 7 — 9 ).

Нейронные механизмы, с помощью которых взаимосвязаны эгоцентрические и аллоцентрические системы координат, все еще являются предметом тщательного изучения. Вычислительные модели предсказывают, что кортикальные сети, способные объединять аллоцентрическую и эгоцентрическую информацию для построения или использования сохраненных пространственных представлений, требуют нейронов с эгоцентрической чувствительностью к внешним местоположениям ( 7 , 8 ).Большинство исследований эгоцентрических представлений у неограниченных животных сосредоточено на нейронных субстратах интеграции путей, навигационных вычислений, в которых само-местоположение аппроксимируется посредством непрерывной интеграции углового и линейного смещения ( 10 ). Нейронные корреляты этих переменных движения были зарегистрированы в нескольких структурах ( 9 , 11 — 14 ).

Только недавно появились сообщения о внешних эгоцентрических репрезентациях, выходящих за рамки самодвижения ( 15 — 20 ).Эгоцентрические представления такого рода могут быть привязаны к границам окружающей среды. Границы представляют собой уникальное пересечение между эгоцентрической и аллоцентрической системами координат, поскольку они имеют фиксированные положения, которые определяют управляемое аллоцентрическое пространство и одновременно ограничивают эгоцентрические возможности агента, такие как то, что можно увидеть или какие двигательные планы могут быть выполнены. Границы окружающей среды или стены простираются вдоль больших областей окружающей среды и, таким образом, обеспечивают расширенное взаимодействие с нескольких аллоцентрических или эгоцентрических точек зрения.Эгоцентрические нейронные реакции теперь описаны во многих областях, таких как латеральная энторинальная кора ( 19 ), дорсальное полосатое тело ( 16 ) и постринальная кора ( 15 , 17 ). Однако ни одна из этих областей не имеет взаимной взаимосвязи между эгоцентрической и аллоцентрической пространственной схемой, которая могла бы опосредовать преобразования двунаправленной системы отсчета.

С точки зрения связности ретроспленальная кора (RSC) является отличным кандидатом для изучения эгоцентрических представлений во время навигации.Кроме того, теоретическая работа утверждает, что RSC образует вычислительный центр для поддержки преобразований координат ( 7 , 8 , 21 , 22 ). RSC состоит из двух взаимосвязанных субрегионов, дисгранулярной и гранулярной, которые имеют несколько различающиеся связи с кортикальными и подкорковыми областями. Дисгранулярный RSC (у мышей agranular RSC) расположен вдоль дорсальной поверхности мозга и имеет предвзятую взаимосвязь с ассоциативными, сенсорными и моторными обрабатывающими областями, которые кодируются в эгоцентрических координатах ( 23 , 24 ).Напротив, гранулярный RSC имеет сильную реципрокную иннервацию с образованием гиппокампа и связанными с ним структурами, которые в первую очередь чувствительны к аллоцентрической системе координат ( 25 ).

Несмотря на наличие плотной реципрокной связи с многочисленными регионами, которые, как известно, поддерживают пространственное познание, в нескольких отчетах изучались свойства пространственного ответа нейронов внутри RSC. Большинство оценок функциональных свойств нейронов RSC было проведено у грызунов, выполняющих задачи бега по треку ( 26 — 30 ).Эксперименты по бегу на треке показали, что нейроны RSC обнаруживают пространственные корреляты с конъюнктивной чувствительностью к аллоцентрическим и эгоцентрическим системам координат (среди прочих) ( 27 ). Конъюнктивная настройка этого типа была показана при моделировании для облегчения преобразований пространственных координат, дополнительно поддерживая роль RSC в необходимом преобразовании между этими двумя пространственными опорными кадрами ( 7 , 31 ). Однако ячейки сетки, ячейки направления головы, ячейки места и другие формы хорошо охарактеризованных пространственных рецептивных полей в первую очередь исследовались в двумерной (2D) среде.Только несколько экспериментов изучали RSC в аналогичных условиях, и все такие отчеты были сосредоточены на кодировании направления головы ( 11 , 32 , 33 ).

Чтобы исследовать внешние ссылки эгоцентрических представлений в RSC, способных поддерживать как навигацию, так и преобразования опорных кадров, мы записали из обеих субрегионов RSC, в то время как крысы свободно исследовали знакомую 2D среду. Мы сообщаем, что подмножества нейронов RSC демонстрируют множество пространственно стабильных паттернов активации в эгоцентрических и аллоцентрических системах координат.Эти результаты подтверждают прогнозы компьютерного моделирования, связанные с трансляцией между пространственными опорными кадрами, и выделяют важные связанные с навигацией переменные, закодированные в ассоциативной коре ( 7 , 8 ).

РЕЗУЛЬТАТЫ

нейронов RSC проявляют стабильную пространственную активность во время свободного исследования

Мы зарегистрировали 555 нейронов внеклеточно в RSC в любом полушарии от самцов крыс Long-Evans ( n = 7) во время свободного исследования. Чтобы сделать возможным сравнение функциональных свойств нейронов, зарегистрированных в дисгранулярной и гранулярной субрегионах RSC, мы оценили размещение и глубину тетрода для каждого сеанса [Рис.1А ( n = 130 сеансов) и рис. S1, A и B]. Из общей популяции 41,5% ( n = 230/555) были зарегистрированы с дисгранулярным RSC, 15,1% ( n = 84/555) от границы между дисгранулярным RSC и гранулярным RSC и 43,4% ( n = 241/555) в гранулированном RSC. Для базовых сессий крысы добывали пищу для рассеянного вознаграждения на 1,25-метровых аренах ² с наблюдаемыми фиксированными дистальными сигналами.

( A ) Места тетродных трактов RSC, где наблюдались нейроны с эгоцентрической граничной чувствительностью. Для каждого тетрода сплошные линии указывают диапазон, в котором были зарегистрированы EBC, а закрашенные кружки указывают оценку наиболее вентрального расположения наблюдений EBC. ( B ) Пример двухмерных ratemaps (вверху), графиков траекторий (середина) и графиков настройки направления головы (внизу) для трех нейронов RSC со значительной стабильностью в пространственном возбуждении. На графиках траектории положение животного на протяжении всей экспериментальной сессии показано серым цветом.Расположение отдельных шипов показано цветными кружками, которые указывают соответствующее направление головы животного согласно легенде слева. ( C ) Кумулятивная функция плотности изображает ро Спирмена, вычисленное после корреляции двумерных карт, взятых из первой и второй половин каждого экспериментального сеанса (синий). Черным цветом показано распределение баллов пространственной устойчивости после случайного смещения цепей шипов относительно положения. Красная вертикальная линия показывает 99-й процентиль рандомизированного распределения и его пересечение с реальным распределением пространственной стабильности.Процент нейронов выше красной горизонтальной линии имеет значительную пространственную стабильность. ( D ) Схема построения EBR. Левая и средняя панели: примерный пик нанесен на карту относительно эгоцентрических границ в полярных координатах. Слева: направление головы животного определяется для каждого шипа (вектор со стрелкой), и определяется расстояние до пересечения стен для всех 360 ° (подвыборка показана для ясности). Слева посередине: границы в пределах 62,5 см относятся к текущему направлению головы животного для одного шипа.В центре справа: пример положения границ для трех шипов. Справа: пример EBR. ( E ) 2D-карты, графики траекторий и EBR для трех примеров RSC EBC с рецептивными полями, проксимальными к животным. ( F ) То же, что и в (E), но для трех RSC EBC с рецептивными полями в дистальных отделах животных. ( G ) То же, что в (E) и (F), но для трех RSC EBC с обратными рецептивными полями. ( H ) Разница в силе настройки EBC при применении порога скорости (MRL _vel ) по сравнению с отсутствием порога скорости (MRL).( I ) Разница в силе настройки EBC, когда эгоцентрический подшипник был привязан к направлению головы (MRL _HD ), а не к направлению движения (MRL _MD ). ( J ) Полярная гистограмма предпочтительной ориентации рецептивного поля во всех RSC EBC. Желтые и синие полосы соответствуют EBC, зарегистрированным в левом и правом полушарии соответственно. Наложенные оценки плотности вероятности из двухкомпонентных моделей смеси фон Мизеса по распределению предпочтительной ориентации для левого (красное) и правого (синего) полушарий.( K ) Распределение предпочтительного расстояния всех рецептивных полей RSC EBC. ( L ) График полярного рассеяния предпочтительной ориентации в зависимости от предпочтительного расстояния для всей популяции RSC EBC. Размер круга указывает на область рецептивного поля эгоцентрического граничного вектора.

нейронов RSC обнаруживают сложные колебания скорости возбуждения, поскольку крысы случайным образом кормились на открытых аренах (рис. 1B). Чтобы оценить пространственную стабильность этих представлений для каждого нейрона в отдельности, мы начали с изучения корреляций между двумерными пространственными картами активации, построенными из первой и второй половин каждого экспериментального сеанса (рис.1С и рис. S2A). Во всей популяции нейронов RSC 45,8% клеток ( n = 254/555) имели пространственные корреляции, превышающие 99-й перцентиль (ρ = 0,23) распределения корреляций, наблюдаемых после 100 случайных сдвигов полной последовательности спайков для каждый нейрон относительно пространственного положения (рис. 1С).

В некоторых случаях нейроны RSC с пространственно закрепленными ответами имели небольшие отличия в основных возбуждающих свойствах от тех, которые не были пространственно стабильными (рис.S2B). Особый интерес и в соответствии с наличием пространственных рецептивных полей, нейроны RSC с пространственно надежной активностью имели значительно большую пространственную когерентность и более широкую дисперсию пиковой скорости возбуждения, чем нестабильные клетки (рис. S2, B и C). Пространственно закрепленные паттерны возбуждения также наблюдались в более вентральных местах регистрации, где было трудно определить, находится ли регистрирующий тетрод в RSC или в связке поясной кости (рис. S2D). Записи с этих сайтов не были включены в пул нейронов RSC для анализа.

Эгоцентрическая чувствительность вектора границы RSC

Из нейронов со стабильным пространственным возбуждением в открытом поле некоторые имели рецептивные поля, которые были качественно проксимальнее границ окружающей среды (рис. 1B, справа). Изучение взаимосвязи между каждым шипом и направлением головы или направлением движения животного показало, что эти реакции проявлялись, когда животное было ориентировано аналогичным образом относительно любой стены, предполагая, что рецептивное поле определялось эгоцентрическим образом.Таким образом, эти ответы напоминали эгоцентрические пограничные клетки (EBC), недавно обнаруженные в дорсальном полосатом теле ( 16 ), боковой энторинальной коре ( 19 ) и постринальной коре ( 15 , 17 ). Чтобы проверить это явно, мы построили эгоцентрические карты границ (EBR), используя процедуры, описанные ранее (рис. 1D) ( 16 ). Вкратце, для каждого поведенческого кадра рассчитывалось расстояние до ближайшей стены на каждые 3 ° смещения от направления головы или направления движения животного (рис.1D). Тот же процесс повторяется для положения каждого спайка от каждого нейрона, а затем карты в полярных координатах были построены путем деления количества спайков на общую поведенческую занятость в секундах.

Из каждого EBR мы вычислили среднюю результирующую длину (MRL) угловой настройки для всего сеанса, а также абсолютную разницу в угловом направлении настройки и расстояние между первой и второй половинами базового сеанса. Было установлено, что клетки RSC проявляют значительную эгоцентрическую граничную чувствительность, если они соответствуют следующим критериям: (i) у них был MRL для сеанса, который был выше 99-го перцентиля распределения результирующих, вычисленных после повторной рандомизации смещенной последовательности спайков, (ii) у них была абсолютная разница в средней настройке направления между половинами базового сеанса, которая составляла менее 45 °, и (iii) изменение предпочтительного расстояния по сравнению с полным сеансом было менее 50% для обеих половин.Используя эти показатели, 17,3% ( n = 96/555) нейронов RSC были определены как EBC (рис. 1, от E до G).

Применение порога скорости (> 5 см / с) незначительно увеличило MRL и размер популяции EBC [Рис. 1H, n = 106/555, 19,1%; медианная разница MRL = 0,006, межквартильный размах (IQR) = от -0,0012 до 0,013; Знаковый ранг Уилкоксона, z = 4,70, P = 2,65 × 10 ⁻⁰⁶ ]. Исходя из этого результата, мы предположили, что эгоцентрические рецептивные поля EBCs были определены направлением движения животного, а не направлением головы, которое можно вычислить, даже когда животное неподвижно.RSC-нейроны [21,4% ( n = 119/555)] были определены как EBC при привязке к направлению движения, но эгоцентрические граничные векторы в целом были более сильно настроены на направление головы (рис. 1I, EBC MRL с направлением головы = 0,22). , IQR = от 0,17 до 0,29; EBC MRL с направлением движения = 0,14, IQR = от 0,11 до 0,20, знаковый ранговый критерий Вилкоксона для нулевой разницы, z = 9,61, P = 7,60 × 10 ⁻²² ). Субпопуляция зарегистрированной популяции, 16,4% ( n = 91/555), была обнаружена как EBC при использовании направления головы или направления движения в качестве углового ориентира.Однако субпопуляция нейронов была обнаружена как EBC только при использовании направления головы ( n = 15/555) или направления движения ( n = 28/555). Поскольку оценки направленности в значительной степени зависят друг от друга и не было различий в стабильности рецептивных полей для EBC, обнаруженных с использованием любого из них (рис. S3, A и B), мы объединили эти популяции (рис. S3B; n = 134 / 555, 24,1%).

Свойства рецептивных полей эгоцентрического вектора границы RSC

Субпопуляции EBC RSC демонстрировали либо повышенную, либо пониженную активацию, когда животное занимало определенную ориентацию и расстояние относительно границ окружающей среды (рис.1, с E по G). В соответствии с предыдущей литературой мы называем те нейроны, которые были подавлены, обратными EBC (рис. 1G), а нейроны с возбуждающими рецептивными полями — EBC (рис. 1, E и F). Идентификация центра масс рецептивных полей EBC (возбуждающих или тормозных) выявила бимодальное распределение предпочтительных ориентаций, которое лучше всего соответствовало двухкомпонентной модели смеси фон Мизеса со средними значениями 108,1 ° (L) и 249,3 ° (R). относительно непосредственно перед животным (рис. 1J; количество компонентов смеси по Мизесу, определенное путем последовательного улучшения логарифмического отношения правдоподобия и перекрестной проверки, рис.S4). EBC регистрировались в обоих полушариях, и наблюдалась контралатеральная связь между предпочтительной ориентацией и полушарием, в котором был зарегистрирован нейрон, с большим количеством правых рецептивных полей EBC, записанных в левом полушарии и наоборот (рис. 1J, правое полушарие). EBC с левым полушарием, предпочитающие левую сторону = 32/54, 59,3%; EBC с левым полушарием, предпочитающие правую сторону = 55/80, 68,8%; тест Уотсона-Вильямса, F = 41,93, P = 1,7 × 10 ^{— 9} ). Распределение предпочтительных расстояний было смещено в сторону рецептивных полей, проксимальных к животным, с многочисленными EBC, имеющими рецептивные поля, выходящие за пределы прямой соматосенсорной стимуляции усов (рис.1К). Кроме того, размер рецептивных полей EBC увеличивался в зависимости от предпочтительного расстояния эгоцентрического вектора, указывая на то, что разрешение представления зависело от близости к границам (рис. 1L, коэффициент Спирмена ρ = 0,59, P = 5,1 × 10 ⁻¹⁴ ). Присутствие EBC с предпочтительными расстояниями дистальнее животного предполагает, что свойство ответа EBC не зависит от физического взаимодействия с границами арены.

EBC ответы локализованы в дисгранулярных RSC, но не имеют топографической организации

Чувствительность эгоцентрических граничных векторов в основном наблюдалась в дисгранулярных RSC, где 38.7% ( n = 89/230) зарегистрированных нейронов были классифицированы как EBC (рис. S1C). Напротив, EBCs наблюдались в 9,9% ( n = 24/241) гранулярных RSC и 25,0% ( n = 21/84) клеток промежуточной области между двумя подобластями. В целом, распределение EBC по субрегионам RSC было одинаковым у всех животных (рис. S1C). Свойство ответа EBC наблюдалось в широком диапазоне передних / задних (A / P) координат, охватывающих большую часть RSC, но не имело дальнейшей анатомической организации за пределами субрегиональной специфичности (диапазон = 2.От 9 до 6,8 мм относительно брегмы, рис. S1D). Распределение ширины спайковой волны по всем нейронам RSC было бимодальным, при этом идентифицированные EBC в основном обнаруживались в кластере нейронов с более длинными формами волны (рис. S1E, k — означает кластеризацию по ширине формы волны, медиана кластера 1 = 0,15 с, IQR = От 0,15 до 0,18 с, EBC в кластере 1, n = 9/175, 5,1%; медиана кластера 2 = 0,31 с, IQR = 0,31 до 0,34 с; EBC в кластере 2, n = 125/380, 32,9 %). Кроме того, у EBC была общая низкая средняя скорость стрельбы (рис.S1E, EBCs = 1,62 Гц, IQR = 0,90–2,75 Гц, не-EBCs = 3,58 Гц, IQR = 1,15–8,51 Гц). Вместе субпопуляция EBC, как было установлено, в основном состоит из предполагаемых основных нейронов, что позволяет предположить, что сигнал EBC распространяется через субрегионы RSC или в другие области мозга.

EBC часто могли регистрироваться одновременно, что позволяло анализировать потенциальную топографию в распределении предпочтительного расстояния и ориентации эгоцентрического граничного вектора. В целом, 142 пары RSC EBC были записаны совместно в течение 29 сеансов.Из этих пар 31,7% ( n = 45/142) были зарегистрированы на одном тетроде (рис. S5A), в то время как остальные 68,3% пар EBC ( n = 97/142) были записаны одновременно на разных тетродах. (рис. S5B).

Чтобы оценить, была ли организация предпочтительной ориентации и расстояния в зависимости от близости двух EBC (то есть наблюдаемых на одном или разных тетродах), мы затем вычислили разницу в центре масс воспринимающего поля как для угловой, так и для дистанционной составляющих. для всех пар.Ни предпочтительное расстояние, ни ориентация статистически не различались для EBC, записанных на одном и том же тетроде (рис. S5, C и D, абсолютная разница в предпочтительном расстоянии на одном и том же тетроде = 7,5 см, IQR = от 5 до 12,5 см; абсолютная разница в предпочтительном расстоянии отличается тетрод = 10 см, IQR = от 2,5 до 17,5 см; критерий суммы рангов Вилкоксона, z = -1,44, P = 0,15; абсолютная разница в предпочтительной ориентации того же тетрода = 63 °, IQR = от 20,25 до 93 °; разные тетроды = 66.0 °, IQR = от 24,0 до 114,1 °; Тест суммы рангов Вилкоксона, z = −1,08, P = 0,28). Соответственно, мы делаем вывод об отсутствии топографической организации настройки эгоцентрического вектора границы в RSC.

Настройка эгоцентрического граничного вектора во вторичной моторной коре и задней теменной коре, но не в медиальной энторинальной коре

У трех животных подмножество большего количества передних записывающих тетродов было расположено во вторичной моторной коре [M2, от bregma: A / P: -1 .От 1 до -2,9 мм, медиальный / латеральный (M / L): от ± 0,8 до 1,2 мм] и 56 нейронов были зарегистрированы там (рис. S6A). Из нейронов M2 37,5% достигли критерия EBC ( n = 21/56, рис. S6B). Точно так же 95 нейронов у пяти крыс были зарегистрированы в задней теменной коре (от bregma: A / P: от -3,7 до -5,9 мм, M / L: от ± 1,5 до 2,4 мм) и субпопуляции 21,1% ( n = 20 / 95) достигли критерия EBC (рис. S6, C и D). EBC и обратные EBC наблюдались в обеих структурах, а рецептивные поля имели такое же угловое распределение и распределение расстояний, как и в RSC (рис.S6, E и F). Напротив, только 3,0% ( n = 9/297) нейронов медиальной энторинальной коры, зарегистрированных в аналогичных условиях, достигли критерия EBC, что указывает на то, что эгоцентрический векторный сигнал обычно не присутствовал в данной области (рис. S6H) ( 19 ).

Чувствительность EBC не объясняется коррелятами самодвижения.

В свободном исследовании пространственные местоположения вблизи границ окружающей среды однозначно ограничивают поведенческие возможности животного. Многие наблюдали рецептивные поля EBC были проксимальнее крысы, срабатывая только тогда, когда животное было близко к границам и, таким образом, были наиболее ограничены в своих возможных действиях.Затем мы проверили, действительно ли проявление эгоцентрически привязанной настройки вектора границы отражало возбуждение, связанное с самодвижением, которое стереотипировалось вблизи границ.

Мы начали с построения карт стрельбы с привязкой к самодвижению во время сеансов открытого поля ( 9 , 32 ). Угловая разница между направлением движения (∆θ) и евклидовым расстоянием в двухмерной локации (∆d) вычислялась через скользящее 100-миллисекундное окно для каждого положения животного на протяжении всего сеанса бесплатного исследования (рис.2А, слева). Эти значения смещения были преобразованы в декартовы координаты, привязанные к предыдущему местоположению животного на каждом этапе, таким образом создавая карту расстояния и направления движения животного для всех выборок местоположения в рамках сеанса исследования (рис. 2A, в середине и справа. ).

( A ) Схема создания эталонных карт самодвижения.Слева: пример преобразования углов и расстояний через временные окна 100 мс для двух гипотетических выборок положения. В центре: соответствующий поперечный и продольный перенос для левых примеров в привязанных координатах самодвижения. Справа: тепловая карта, отображающая среднюю занятость в секундах для комбинаций поперечного и продольного перемещения в течение всего экспериментального сеанса. Δ d , расстояние смещение; Δθ — угловое перемещение; цветные стрелки отображают отдельные выборки положения с интервалом 100 мс; серая стрелка, гипотетическая траектория.( B ) Розовым цветом показаны кумулятивные функции плотности для значений стабильности внутренней карты самодвижения (ρ Спирмена) для всех нейронов RSC (рандомизация серого цвета). Красная вертикальная линия показывает 95-й процентиль рандомизированного распределения и его пересечение с реальным распределением пространственной стабильности. Процент нейронов над красной горизонтальной линией имеет значительную устойчивость к самодвижению. ( C ) Слева: оценка стабильности самодвижения (ось x ) в сравнении с абсолютным соотношением активности левой и правой половин рамок самодвижения (ось y ) для всех нейронов RSC.Синие точки соответствуют идентифицированным RSC EBC. Красные линии и соответствующие значения соответствуют 95-м процентилям рандомизированных распределений для обоих показателей. Было определено, что нейроны со значениями в верхнем правом углу имеют значительную настройку углового смещения. Справа: Пример нейрона RSC со значительной модуляцией частоты импульсов для движений по часовой стрелке. ( D ) Слева, то же, что и в (C), но для оценки устойчивости самодвижения в сравнении с абсолютной корреляцией между средней скорострельностью и продольным смещением («скоростью»).Справа: Пример нейрона RSC со значительной модуляцией частоты импульсов в зависимости от продольного смещения. ( E ) Пример RSC EBC со стабильной коррелирует самодвижение. ( F ) Пример RSC EBC без устойчивых коррелятов самодвижения.

Скорость возбуждения как функция этих значений смещения представлена ​​для репрезентативных нейронов RSC на рис. 2 (от C до F). Пересечение нулевой линии указывает положение животного в начале каждого окна длительностью 100 мс, а оси x и y отражают смещение в поперечном и продольном размерах соответственно.Таким образом, значения справа от вертикальной нулевой линии отражают активность нейрона, когда животное двигалось вправо относительно предыдущего положения и направления оси его тела, а расстояние, на которое животное совершило действие, отражается в положении. значения по оси y .

Чтобы количественно оценить стабильность настройки самодвижения, мы коррелировали ratemaps самодвижения для каждого нейрона, которые были индивидуально вычислены из чередующихся временных эпох (длительностью 1 с) в рамках бесплатного сеанса исследования.Подмножество нейронов RSC [15,3% ( n = 85/555)] проявляли активность, связанную с самодвижением, которая имела большую стабильность, чем 95-й процентиль распределения значений корреляции стабильности, вычисленных после перестановочных тестов (рис. 2B). Из этой субпопуляции 28,2% ( n = 24/85) имели модуляцию скорости стрельбы, которая была смещена для движений влево или вправо (рис. 2C), а 34,1% ( n = 29/85) были чувствительны к продольным движениям. в соответствии с настройкой скорости (рис.2D). Из популяции EBC 20,9% ( n = 28/134) соответствовали критериям стабильности, указывая на то, что небольшая субпопуляция нейронов, демонстрирующих настройку эгоцентрического граничного вектора, имела стабильные корреляты самодвижения (рис. 2E). Однако подавляющее большинство RSC EBC не демонстрируют коррелятов самодвижения, подтверждая, что настройка эгоцентрического вектора границы не была главным образом эпифеноменом связанной с движением активности вблизи границ (рис. 2F, n = 106/134, 79,1%) .

Помимо EBC, настоящий анализ продемонстрировал общую ограниченную настройку самодвижения в RSC во время свободной разведки.Это наблюдение проливает новый свет на ранее описанные поворотно-чувствительные нейроны в RSC во время беговых задач ( 27 ). В предыдущей работе было продемонстрировано, что величина активации по часовой стрелке или против часовой стрелки во время движения по гусенице в целом нечувствительна к величине угловой скорости на экспериментальной основе. В сочетании с отсутствием настройки самодвижения во время свободного поиска пищи, наблюдаемого здесь, результаты в совокупности предполагают, что зарегистрированные эгоцентрические корреляты в RSC имеют внешние ссылки и не связаны со скоростью углового движения.

Обобщенные линейные модели демонстрируют надежную эгоцентрическую векторную настройку RSC EBC

Самодвижение обязательно связано с эгоцентрической настройкой вектора границы, потому что реакция в первую очередь проявляется во время движения. EBC может демонстрировать стабильные колебания скорости стрельбы как функцию самодвижения, которые управляются рецептивным полем эгоцентрического граничного вектора, а не состоянием действия животного. Например, EBC с рецептивным полем слева от животного также может показывать настройку самодвижения на движения по часовой стрелке, поскольку животное с большей вероятностью повернет по часовой стрелке, когда есть стена, занимающая эгоцентрическое рецептивное поле.Тем не менее, тот же нейрон может не активироваться, когда животное поворачивается по часовой стрелке в других местах в окружающей среде, которые не удовлетворяют эгоцентрическому граничному вектору. Таким образом, хотя и информативно о преобладании чувствительности к самодвижению в RSC, потребовался другой подход, чтобы выявить влияние самодвижения и других потенциальных пространственных ковариат на паттерны активности EBC.

Затем мы реализовали структуру обобщенной линейной модели (GLM) для прогнозирования вероятности всплеска в каждый момент времени как функции относительного влияния классов аллоцентрических, самодвижущихся или связанных с EBC предикторов (рис.3А). Аллоцентрические предикторы включали направление головы животного и положение x и y на арене. Предикторы, связанные с самодвижением, включали линейную скорость и угловое смещение (т.е. разность направлений движения животного в окнах 100 мс).

( A ) Примеры предикторов GLM, составляющих классы аллоцентрических, самодвижущихся и эгоцентрических векторов с соответствующими фактическими и прогнозируемыми скоростями активации и пиковыми последовательностями в течение 5-секундного окна.( B ) Коробчатые диаграммы, изображающие медиану и квартили логарифмически преобразованных оценок dAIC для моделей, со всеми удаленными предикторами аллоцентрических, самодвижущихся или эгоцентрических векторов (синие столбцы, EBC; серые столбцы, не-EBC). Большие dAIC указывают на большую ошибку в подгонке модели при удалении класса предиктора. ( C ) Сравнение оценок dAIC для моделей с удаленными эгоцентрическим вектором и аллоцентрическими предикторами (слева) или эгоцентрическим вектором с удаленными предикторами самодвижения (справа) для EBC (синий) и не-EBC (серый).Сдвиг вправо указывает на большую ошибку в подгонке модели для моделей с удаленными предикторами эгоцентрических векторов. ( D ) Для двух примеров RSC EBC, прогнозируемые последовательности всплесков GLM из всех моделей были использованы для построения EBR и графиков траектории. Левый столбец: фактический EBR и соответствующий график траектории ниже. Второй столбец: для той же ячейки EBR и соответствующий график траектории для GLM, построенный с использованием всех предикторов эгоцентрического вектора, аллоцентрического движения и самодвижения. Последние три столбца: EBR и графики траектории для каждой сокращенной модели и соответствующие оценки dAIC.( E ) Сравнение оценок dAIC для моделей с эгоцентрической опорой и удаленным эгоцентрическим расстоянием показывает большее влияние эгоцентрической опоры на EBC.

Предикторы, связанные с EBC, были более сложными, поскольку одна выборка положения или пик имел связь с несколькими местоположениями вдоль границ одновременно. Соответственно, предсказатель EBC может принимать разные формы. Чтобы свести к минимуму количество субпредсказателей, предикторы EBC были составлены из расстояния животного и эгоцентрического отношения к центру арены.В отличие от границ арены, центр арены — это единственная координата, которая может быть описана как функция отдельных угловых и дистанционных компонентов или их соединения для каждой выборки положения (рис. S7A). Важно отметить, что EBC демонстрируют устойчивую эгоцентрическую направленность и настройку расстояния до центра арены, что делает предсказатель разумным аналогом привязки активности отдельных единиц к стенам арены (рис. S7, B — D).

Мы оценили общее влияние каждого класса предикторов (аллоцентрических, самодвижущихся и связанных с EBC) на соответствие модели путем построения вложенной GLM, отбрасывая каждый класс предикторов, а затем выполняя сравнения между полученными подгонками модели.На рисунке 3B изображена разница информационных критериев Акаике (dAIC), метрики декремента для соответствия модели, как для EBC, так и для не-EBC, между полной и сокращенной моделями, со всеми удаленными предикторами аллоцентрических, самодвижущихся или эгоцентрических границ. . Более высокие значения dAIC указывают на большее влияние класса предиктора в рамках полной модели. Модели без EBC и аллоцентрических предикторов имели значительные различия в соответствии между EBC и не-EBC (рис. 3B, Kruskal-Wallis, χ ² = 270.73, P = 1,95 × 10 ⁻⁵⁶ , предикторы EBC апостериорного теста Шефф, P = 1,73 × 10 ^-39, аллоцентрических предикторов апостериорного теста Шеффа, P = 0,03). Не было различий между этими субпопуляциями нейронов RSC для удаления ковариант самодвижения из модели, что дополнительно подтверждает, что EBC не были более чувствительны к скорости или угловому смещению, чем остальная часть популяции RSC (рис. 3B, post hoc Scheffe). тестовые предикторы самодвижения, P = 0.17).

Выявилось явное расхождение в важности предикторов, связанных с EBC, для субпопуляций EBC и не-EBC. Как видно из разницы в величине dAIC, предикторы EBC оказали большее влияние, чем аллоцентрические предикторы или предикторы самодвижения для популяции EBC (рис. 3C, синий; dAIC _EBC -dAIC _Allo для EBC = 186,8, IQR = От 33,8 до 450,9; dAIC _EBC -dAIC _SM для EBC = 238,8, IQR = от 44,1 до 507,1) в отличие от популяции без EBC, у которой были аналогичные оценки dAIC (около 0) для моделей без предикторов EBC и других предикторов классы (рис.3С, серый; dAIC _EBC -dAIC _Allo для не-EBC = -15,3, IQR = от -113,3 до 9,8; dAIC _EBC -dAIC _SM для не-EBC = -0,05, IQR = от -22,5 до 29,8). В целом влияние предикторов, связанных с EBC, по сравнению с другими классами предикторов было значительно больше для субпопуляций EBC по сравнению с субпопуляциями без EBC (dAIC _EBC -dAIC _Allo для EBC по сравнению с не-EBC, сумма рангов Вилкоксона, z = 12,0 , P = 1,68 × 10 ⁻³³ ; dAIC _EBC -dAIC _SM для EBC по сравнению с не-EBC, сумма рангов Вилкоксона, z = 11.2, P = 2,60 × 10 ⁻²⁹ ). На EBC, наблюдаемые как в теменной коре, так и в M2, также значительно больше влияли предикторы эгоцентрических векторов, чем классы предикторов аллоцентрических или самодвижений (рис. S6G; теменная кора: dAIC _EBC -dAIC _Allo для EBC по сравнению с не-EBC, Сумма рангов Уилкоксона, z = 3,01, P = 0,003; dAIC _EBC -dAIC _SM для EBC по сравнению с не-EBC, сумма рангов Вилкоксона, z = 4,55, P = 5.35 × 10 ⁻⁶ ; M2: dAIC _EBC -dAIC _Allo для EBC по сравнению с не-EBC, сумма рангов Уилкоксона, z = 3,72, P = 1,96 × 10 ⁻⁴ ; dAIC _EBC -dAIC _SM для EBC по сравнению с не-EBC, сумма рангов Уилкоксона, z = 3,42, P = 6,29 × 10 ⁻⁴ ).

Эти результаты предполагают, что, хотя модели без аллоцентрических предикторов или предикторов самодвижения могут приводить к значительному снижению соответствия модели, подавляющее большинство нейронов EBC значительно больше подвержены влиянию предикторов EBC.Два примера EBC на рис. 3D иллюстрируют эту точку зрения, в которой последовательность пиков, сгенерированная на выходе каждой модели, использовалась для построения графиков траектории и EBR. В обоих случаях модель, лишенная эгоцентрической ориентации и информации о расстоянии, дает график траектории и EBR, который значительно хуже восстанавливает фактические данные, чем любая другая сокращенная модель.

Хотя эгоцентрические предикторы оказали доминирующее влияние на активацию EBC, на все EBC статистически повлияло удаление более чем одной категории предикторов (оценено с помощью тестов хи-квадрат отношения логарифмического правдоподобия, P <0.001). Таким образом, анализ GLM также показал, что EBC RSC были одновременно чувствительны к положению границ арены в эгоцентрических координатах и ​​аллоцентрическому заголовку или местоположению одновременно. Эта особенность чувствительности EBC согласуется с теоретической работой, предлагающей преобразование между эгоцентрическими и аллоцентрическими пространственными представлениями в RSC ( 7 ).

GLM подтверждает векторное представление

Использование структуры GLM дало возможность проверить, что нейроны RSC с эгоцентрической граничной чувствительностью действительно формируют векторные представления отношений между границами окружающей среды и животным.Исключив эгоцентрическую ориентацию и эгоцентрическую дистанцию ​​из модели по отдельности, мы смогли исследовать относительное влияние отдельных компонентов эгоцентрического граничного вектора отдельно для каждого нейрона.

Значительные декременты модели наблюдались в 93,3% ( n = 125/134) EBC после удаления эгоцентрического несущего компонента и 55,9% (75/134) EBC были затронуты удалением эгоцентрических предикторов расстояния. В целом величина ошибки для соответствия модели была значительно больше, когда эгоцентрический подшипник был удален, что указывает на то, что, хотя компоненты расстояния и ориентации имеют решающее значение для чувствительности эгоцентрического граничного вектора, компонент направления более надежно управляет нейронами, демонстрирующими это предпочтение настройки (рис.3E, разница в dAIC для эгоцентрической ориентации по сравнению с эгоцентрическим расстоянием = 2269,7, IQR = от 1283,3 до 3767,5; Знаковый ранговый критерий Вилкоксона, z = 9,7, P = 2,96 × 10 ⁻²² ).

В соответствии с наблюдениями из GLM, количество обнаруженных EBC уменьшилось, поскольку допустимая изменчивость предпочтительного расстояния в течение сеанса систематически уменьшалась (рис. S8, т.е. обнаруженные EBC должны были иметь более надежную настройку расстояния в течение сеанса). Эти результаты показывают, что, хотя большая часть нейронов RSC может быть описана как имеющие эгоцентрические граничные векторы, ряд нейронов в первую очередь реагируют на эгоцентрические границы, что наблюдается в латеральной энторинальной и постринальной коре головного мозга ( 15 , 17 , 19 ).

EBC реагируют на локальные, а не дистальные особенности окружающей среды

Характеристика свойств EBC и коррелятов самодвижения проводилась в базовых сеансах, в которых открытая арена оставалась в фиксированном месте относительно экспериментальной комнаты и фиксировала в ней дистальные ориентиры. Затем мы провели серию экспериментальных манипуляций с отношениями между знакомой ареной и комнатой для испытаний, чтобы подтвердить, что свойства реакции EBC определялись отношениями между границами окружающей среды и самим животным.

Во-первых, мы повернули открытое поле на 45 °, чтобы максимально нарушить соответствие между ареной и дистальными стенками или сигналами, присутствующими в среде записи, чтобы убедиться, что ответы EBC были привязаны к локальным границам, а не к более широкой комнате для записи. В этих условиях мы зарегистрировали всего 65 нейронов RSC (у четырех крыс и 14 сеансов), из которых 44,6% ( n = 29/65) имели чувствительность EBC. В соответствии с ответами EBC, относящимися к крысе, рецептивные поля на повернутых аренах сохраняли ту же ориентацию и расстояние по отношению к животному, хотя границы арен теперь располагались по совершенно другим аллоцентрическим осям (рис.4, от А до С; разница между базовой линией и повернутой предпочтительной ориентацией = 9 °, IQR = от -11,25 до 33,0 °; Знаковый ранговый критерий Вилкоксона, z = 1,17, P = 0,24; разница между базовой линией и повернутым предпочтительным расстоянием = 3,0 см, IQR = от -3,0 до 5 см; Знаковый ранговый критерий Вилкоксона, z = 1,44, P = 0,15). Хотя векторная настройка осталась неизменной, произошли небольшие, но существенные изменения в согласованности карты ратем между базовой линией и сеансом вращения, что свидетельствует о том, что качество рецептивного поля эгоцентрической границы снижалось в зависимости от условий (рис.4D; разница между базовой линией и когерентностью повернутой карты темпов = 0,02, IQR = от -0,01 до 0,04; Знаковый ранговый критерий Вилкоксона, z = 2,12, P = 0,03).

( A ) Слева: график траектории и EBR для примера EBC с аналогичной настройкой вектора эгоцентрических границ в базовой экспериментальной сессии (вверху) и во второй сессии в среде, повернутой на 45 ° (внизу).Справа: Пример нейрона направления головы поддерживает настройку направления в обоих условиях. ( B ) Предпочтительная ориентация рецептивных полей EBC во всех сеансах манипулирования ареной за вычетом из предпочтительной ориентации в базовых сеансах. ( C ) Предпочтительное расстояние рецептивных полей EBC во всех сеансах манипулирования ареной, вычитаемое из предпочтительного расстояния в базовых сеансах. ( D ) Когерентность рецептивного поля EBC во всех сеансах манипулирования ареной вычитается из когерентности рецептивного поля в базовых сеансах.( E ) График траектории и EBR для примера EBC с аналогичной настройкой эгоцентрического вектора границы в базовом экспериментальном сеансе (вверху) и во втором сеансе на расширенной арене (внизу). ( F ) График траектории и EBR для примера EBC с аналогичной настройкой эгоцентрического вектора границы в базовой экспериментальной сессии (вверху) и второй сессии на новой арене (внизу). ( G ) График траектории и EBR для двух примеров EBC между базовым сеансом (вверху) и сеансом с удаленными стенами (внизу).Левый EBC имеет более дистальное рецептивное поле и демонстрирует аналогичную настройку эгоцентрического вектора границы. Правый EBC имеет более проксимальное рецептивное поле и нарушает настройку на арене без стен. ( H ) Для EBC, записанных на аренах без стен, показана предпочтительная ориентация на базовой линии в зависимости от изменения когерентности рецептивного поля EBC между двумя сеансами. ( I ) То же, что (H), но для изменения когерентности как функции предпочтительного базового расстояния.

Последовательность в настройке могла бы появиться, если бы аллоцентрическая карта была привязана к локальным границам, а не к дистальным ориентирам.Это было не так, поскольку совокупность одновременно записанных ячеек направления головы ( n = 4; рис. 4A, справа) демонстрировала одинаковую среднюю настройку в условиях вращения и без вращения ( n = абсолютная медианная разница настройки = 11,9 °. , абсолютная максимальная разница настройки = 20,9 °). Соответственно, эксперименты по вращению арены отделили компонент направления EBC от аллоцентрической системы отсчета ячеек направления головы.

Чувствительность EBC привязана к границам, а не к центру окружающей среды

RSC EBC демонстрируют эгоцентрическую векторную чувствительность как к границам арены, так и к центру окружающей среды, что мы использовали в наших интересах при анализе GLM (рис.S7). Это происходит потому, что границы арены имеют фиксированное отношение относительно центра окружающей среды. Соответственно, возникает очевидный вопрос, определяется ли эгоцентрическая пограничная реакция на самом деле как эгоцентрический вектор к центру арены. Мы рассмотрели эту возможность, сравнив предпочтительную ориентацию и расстояние для 13 RSC EBC (от четырех крыс за 11 сеансов) между исходными аренами и открытыми полями, расширенными до 1,75 м ² (рис. 4E).

Если бы ответы EBC были привязаны к границам, мы ожидали, что ориентация и предпочтительное расстояние останутся неизменными в обоих условиях.И наоборот, если рецептивное поле определялось вектором к центру арены, то составляющая расстояния эгоцентрического граничного вектора оставалась бы фиксированной в этой точке. В этом сценарии предпочтительное расстояние будет либо удаляться от животного на расширенных аренах, либо потенциально увеличиваться с расширением арены. Мы заметили, что предпочтительная ориентация, предпочтительное расстояние и когерентность ratemap не изменились между базовыми и расширенными полевыми сессиями, подтверждая, что EBC были привязаны к границам, а не к центру арены (рис.4, от B до D, разница между базовой и расширенной предпочтительной ориентацией = 6 °, IQR = от -15,75 до 32,25 °; Критерий знакового ранга Вилкоксона, знаковый ранг = 55,5, P = 0,51; разница между исходным и расширенным предпочтительным расстоянием = -3 см, IQR = от -5,0 до 3,5 см; Критерий знакового ранга Вилкоксона, знаковый ранг = 30, P = 0,51; разница между базовой линией и когерентностью повернутой внутренней карты = -0,01, IQR = -0,04 до 0,01; Знаковый ранг Вилкоксона, знаковый ранг = 31, P = 0,34).

Чувствительность EBC стабильна в новых средах

Нейроны в более широких нейронных пространственных схемах, таких как ячейки сетки, ячейки направления головы и ячейки места, демонстрируют согласованные, хотя и переназначенные, пространственные рецептивные поля в новых средах.Затем мы задались вопросом, будут ли эгоцентрические граничные настроенные на вектор нейроны RSC проявлять сходную стабильность в своей избирательности. Мы зарегистрировали 17 клеток RSC, включая 8 EBC, в знакомых тогда новых сеансах окружающей среды (рис. 4F, четыре крысы в ​​пяти сеансах). Ни расстояние, ни компоненты ориентации эгоцентрического граничного вектора не изменились в новой среде относительно базовой линии, демонстрируя, что EBC не зависят от опыта и не переназначаются между средами (рис.4, B и C, разница между базовой линией и новой предпочтительной ориентацией = 9 °, IQR = от -12 до 52.5 °; Критерий знакового ранга Вилкоксона, знаковый ранг = 23,5, P = 0,48; разница между исходным и новым предпочтительным расстоянием = -1,5 см, IQR = от -5 до 0 см; Знаковый ранг Вилкоксона, знаковый ранг = 3, P = 0,31). Когерентность рецептивных полей EBC не изменилась в разных средах, что свидетельствует о том, что разрешение эгоцентрического сигнала местоположения было устойчивым как в знакомой, так и в новой аренах (рис. 4D; разница между исходной и новой когерентностью ratemap = 0,01, IQR = -0.02 до 0,06; Знаковый ранг Вилкоксона, знаковый ранг = 22, P = 0,64).

Стабильность субпопуляций EBC требует физических границ

Сенсорная информация, происходящая из нескольких модальностей, вероятно, лежит в основе эгоцентрической природы реакций вектора границы RSC. Есть две причины полагать, что соматическая чувствительность может определять предпочтительную ориентацию и расстояние до подмножества EBC. Во-первых, многие нейроны RSC с эгоцентрической настройкой вектора границы имели предпочтительные расстояния, которые были проксимальнее животного и в пределах или около диапазона усов (предпочтительное расстояние было менее 10 см для подмножества из 24).7% EBC; Рис. 1К). Во-вторых, предпочтительная ориентация EBC охватывает все эгоцентрические углы опоры, но смещена в сторону (контралатерально), возможно, отражая взаимодействие усов с границами (рис. 1J). Таким образом, мы задались вопросом, требуется ли наличие физической границы для пространственной настройки EBC и / или определенных подмножеств рецептивных полей EBC.

С этой целью базовые сеансы сравнивали с записями в средах, граничащих с обрывами без стен арены ( n = 35 нейронов из семи сеансов на трех крысах).Двадцать пять нейронов, зарегистрированных в этих условиях, показали чувствительность EBC в исходном сеансе (рис. 4G). EBC, обнаруженные в базовом сеансе, имели сходные предпочтительные ориентации, но более дистальные предпочтительные расстояния в сеансах без физических стен (рис. 4, B и C, разница между исходной линией и предпочтительной ориентацией без стенок = 0 °, IQR = от -63,75 до 27,75 °; Знаковый ранговый критерий Вилкоксона, z = -1,02, P = 0,31; разница между базовой линией и предпочтительным расстоянием без стен = -10.0 см, IQR = от -25,75 до -4,5 см; Знаковый ранговый критерий Уилкоксона, z = −3,86, P = 1,12 × 10 ⁻⁴ ). Кроме того, общая когерентность эгоцентрического рецептивного поля была значительно снижена в отсутствие физических стен, и в этих сеансах было обнаружено меньшее количество EBC (рис. 4D; разница между базовой линией и когерентностью ратной карты без стен = 0,16, IQR = 0,05–0,22; Знаковый ранговый критерий Уилкоксона, z = 3,94, P = 8,1 × 10 ⁻⁵ ; EBC без стенок = 48.6%, n = 17/35; EBC со стенками = 68,6%, n = 24/35). В совокупности эти результаты предполагают, что сигнал популяции EBC деградирует в отсутствие явных границ.

Несмотря на этот факт, многие EBC поддерживали свой предпочтительный эгоцентрический вектор в разных условиях. Чтобы выяснить, почему одни нейроны были повреждены, а другие нет, мы затем исследовали разницу в когерентности рецептивного поля как функцию базовой предпочтительной ориентации и расстояния. Не было никакой связи между исходной предпочтительной ориентацией нейрона и величиной деградации пространственного сигнала при отсутствии физических стен (рис.4H, кругово-линейная корреляция, ρ = 0,17, P = 0,71). Напротив, чем ближе было эгоцентрическое граничное рецептивное поле к животному на исходном уровне, тем меньше настройка была на арене без физических стен (рис. 4I, корреляция Спирмена, ρ = -0,50, P = 0,01). . Эти результаты подтверждают идею о том, что подмножество EBC, проксимальных к животным (рис. 1E), может зависеть от соматосенсорного взаимодействия с границами, в то время как EBC с более удаленными от животных рецептивными полями (рис. 1F) сохраняются в окружающей среде без физических стен, потому что они полагаться на другие сенсорные модальности.

RSC EBC нечувствительны к геометрии окружающей среды, что дает направленное представление формы окружающей среды.

Границы — это уникальные особенности окружающей среды, поскольку они ограничивают возможности навигации и определяют пространственную структуру более широкой среды. Соответственно, присутствие чувствительных к границам нейронов в RSC указывает на то, что область способна обнаруживать особенности геометрии окружающей среды. В квадратном открытом поле, таком как поле, используемое для базовых экспериментальных сессий, есть две основные определяющие особенности геометрии окружающей среды: (i) соединения стен, образующих углы 90 °, и (ii) границы, ориентированные по двум осям аллоцентрических направлений окружающей среды.Таким образом, мы задались вопросом, сохранят ли EBC предпочтительную настройку в круговой среде, исключающей обе эти геометрические особенности.

Мы зарегистрировали 23 RSC EBC как животных, которые свободно кормили в квадратных и круглых средах в течение двух экспериментальных сессий каждый день (рис. 5A, общее количество нейронов RSC, зарегистрированных в этих условиях = 32 у четырех крыс и 10 сессий). Как и в случае с большинством других манипуляций с окружающей средой, граничные векторы EBC не изменились при изменении геометрии окружающей среды (рис.5B, разница между предпочтительной ориентацией квадрата и круга = -9,0 °, IQR = от -28,5 до 15,75 °; Знаковый ранговый критерий Вилкоксона, z = -1,14, P = 0,25; разница между предпочтительным расстоянием между квадратом и кругом = -3,0 см, IQR = от -8,0 до 2,75 см; Знаковый ранговый критерий Вилкоксона, z = -1,60, P = 0,11; разница между квадратной и круглой когерентностью карты скорости = -0,01, IQR = -0,03 до 0,03; Знаковый ранговый критерий Вилкоксона, z = -0,76, P = 0,44).

( A ) Графики траектории, EBR и графики настройки направления головы для двух примеров RSC EBC для экспериментальных сессий в квадратной (вверху) и круглой среде (внизу). ( B ) Предпочтительная ориентация, предпочтительное расстояние и когерентность рецептивного поля EBC из сеансов записи на круговой арене вычитаются из соответствующих показателей в сессиях на квадратной арене.( C ) Графики настройки направления головы для всех нейронов RSC (в том же порядке) на квадратной арене (слева) и круговой арене (справа). Цвет отображает интенсивность активации (синий — нулевая скорость стрельбы; желтый — максимальная скорость стрельбы). Внизу черным: средняя настройка направления головы по всей популяции нейронов RSC для квадратной и круглой среды. Серые пунктирные линии обозначают оси 90 °. ( D ) Точность классификации арены для линейного дискриминантного анализа при настройке направления головы из (C).Бирюзовый, актуальная классификация; серый, классификация после рандомизации идентичности арены. Красная пунктирная линия — статистический шанс.

Примечательной особенностью многих EBC (рис. 5A, слева), но не всех (рис. 5A, справа), была структура настройки направления головы между квадратной и круглой средами. EBC обычно имеют четырехступенчатую направленную настройку, которая совпадает с ориентацией стен в квадратных средах (рис. 5A, слева вверху). Однако, как следствие согласованной настройки эгоцентрического вектора границы в средах разной формы, настройка EBC привела к однородной по направлению настройке в круглых средах (рис.5А, внизу слева).

На рис. 5С показаны графики настройки направления головы для всей популяции нейронов RSC, записанные в квадратных и круглых аренах. Когда была исследована настройка среднего направления головы популяции, отдельные пики приходились на четыре стороны света в квадратных аренах, но не наблюдались такие пики в их круглых аналогах (рис. 5C, нижние графики). Мы предположили, что различия между настройкой направления, как следствие присутствия EBC, позволят расположенным ниже по течению регионам устранять неоднозначность среды с различной геометрией.

Чтобы проверить это, мы обучили линейный классификатор на случайных 80% кривых настройки направления из обеих сред и попытались предсказать, в какой среде были записаны другие 20% кривых настройки направления головы (рис. 5D, линейный дискриминантный классификатор. , n = 100000 итераций). В соответствии с гипотезой о том, что геометрия может быть декодирована из совокупности с настройкой EBC, арена могла быть правильно идентифицирована с точностью 67,7% (IQR = от 50 до 75%), что было статистически значимым с точки зрения как статистической вероятности (знаковый ранг Вилкоксона с 50 медиана% точности, z = 218.2, P = 0) и классификатор, рандомизированный с идентичностью арены (рандомизированная идентичность арены = 50%; IQR = от 41,7 до 58,3%; критерий суммы рангов Вилкоксона, z = 188,4, P = 0). Мы пришли к выводу, что регионы, имеющие эгоцентрическую настройку вектора границы, могут обеспечивать точечные направленные сигналы в нижележащие области, такие как медиальная энторинальная кора, которые можно сравнить с другими направленными входами для информирования схем о геометрии окружающей среды.

Субпопуляция RSC EBC имеет тета-модуляцию

При построении определения геометрии в ансамблях RSC EBC возникает естественный следующий вопрос: как эти эгоцентрические позиционные сигналы могут быть интегрированы в более широкую пространственную схему.Предыдущая работа продемонстрировала, что потенциалы локального поля RSC характеризуются выраженными тета-колебаниями во время активного движения, которые тесно связаны с тета-ритмами, наблюдаемыми в дорсальной формации гиппокампа ( 34 , 35 ). Пространственные представления в областях с сильной тета-ритмичностью, таких как медиальная энторинальная кора или гиппокамп, сильно зависят от границ и геометрии окружающей среды ( 36 — 41 ). Затем мы задались вопросом, были ли нейроны RSC, демонстрирующие чувствительность эгоцентрического граничного вектора, потенциально синхронизированы с этими областями через тета-колебания.

В соответствии с предыдущей работой, мы наблюдали сильную тета-осцилляцию RSC и отдельные нейроны RSC, участвующие в тета-осцилляции (рис. 6, A и B). Небольшая субпопуляция нейронов RSC демонстрировала тета-ритмические всплески (как показано автокорреляцией их последовательностей спайков) и была синхронизирована по фазе с локально зарегистрированными тета-колебаниями (фиг. 6B; 4%, n = 22/555). У большей части нейронов RSC не было обнаруживаемых тета-ритмических всплесков, но они были значительно синхронизированы по фазе с тета-колебаниями (рис.6С; 27,6%, n = 153/555, см. Материалы и методы).

( A ) Два примера тета-осцилляции RSC (серый) и последовательности импульсов одновременно записанных нейронов (синий). Внизу слева: шкала и схематическое изображение соответствия между колебаниями и тета-фазой. ( B ) Слева: круговая гистограмма, изображающая количество спайков как функцию тета-фазы для нейрона в верхнем ряду (A).Плотность спайков около 2π указывает на то, что нейрон привязан к пику тета-фазы. Справа: автокоррелограмма спайкового поезда для того же нейрона показывает тета-ритмический всплеск. ( C ) То же, что в (B), но для нейрона, изображенного в нижнем ряду (A). Этот нейрон в значительной степени модулирован по тета-фазе, но не демонстрирует всплесков тета-ритма. ( D ) Пример тета-фазомодулированных EBC. Верхний ряд: круговая гистограмма количества спайков в зависимости от тета-фазы. Нижний ряд: Соответствующие EBR.( E ) Сила тета-фазовой модуляции, измеренная MRL для не-EBC (серый) и EBC (синий). EBC имеют модуляцию тета, в значительной степени аналогичную не-EBC со значительными фазовыми отношениями. ( F ) Предпочтительная тета-фаза для всех EBC (синий) и не-EBC (серый). EBC, как правило, предпочитали фазу спада тета-колебаний, в то время как не-EBC предпочитали фазу нарастания.

Практически ни один из EBC не обнаруживал внутренних тета-ритмических всплесков (0,08%, n = 1/134), но 25.4% EBC ( n = 34/134) были синхронизированы по фазе с тета-колебаниями RSC (рис. 6D). Сила тета-модуляции (MRL) была аналогичной для тета-модулированных без EBC и EBC (рис. 6E, MRL без EBC = 0,13, IQR от 0,10 до 0,18; EBC MRL = 0,11, IQR = от 0,09 до 0,14, сумма рангов Уилкоксона тест, z = 1,59, P = 0,11). Нейроны RSC с тета-блокировкой без EBC были смещены к возбуждению во время фазы повышения тета-ритма, тогда как EBC с тета-блокировкой предпочитали фазу падения (рис. 6F, фаза без EBCs = 3.55 рад, IQR = от 1,94 до 4,87 рад; Фаза EBCs = 2,31 рад, IQR = 1,64–5,07 рад; Тест Уотсона-Вильямса, F = 45,4, P = 3,14 × 10 ⁻¹⁰ ). Эти результаты подтверждают, что субпопуляция RSC EBC синхронизирована по фазе с тета-колебаниями, присутствующими в RSC, что согласуется с недавними работами по моделированию, предполагающими периодическую модуляцию в качестве механизма для сравнения текущего сенсорного ввода об окружающей среде с сохраненными пространственными представлениями ( 7 ).

ОБСУЖДЕНИЕ

Пространственные представления RSC облегчают преобразования опорных кадров

Текущие данные поддерживают и расширяют функциональную роль RSC в преобразованиях опорных кадров.В частности, популяция RSC проявляет чувствительность к нескольким системам пространственных координат, что является важной характеристикой схем, способных генерировать такие преобразования. В текущей работе мы сообщаем о большом подмножестве пространственно надежных нейронов, которые кодируют положение границ в эгоцентрических координатах. Эти нейроны, называемые EBC, надежно кодируют векторное представление расстояния и ориентации любой границы относительно самого животного (т. Е. В эгоцентрической системе отсчета) ( 15 , 16 , 17 , 19 ).Предполагается, что эгоцентрические граничные представления образуют критический компонент схемы преобразования координат, поскольку свойство отклика может функционировать для информирования более широкой пространственной схемы о положении внешних ориентиров в зависимости от точки обзора ( 7 , 8 ).

нейронов RSC также обнаруживают множественные формы аллоцентрической модуляции. Почти половина нейронов RSC демонстрировала надежные и пространственно закрепленные ответы во время свободного поиска пищи.Пространственно стабильные клетки имели сложные двумерные пространственные представления, которые в некоторых случаях напоминали или, возможно, произошли от пространственных несеточных клеток, наблюдаемых в медиальной энторинальной коре ( 42 ), аллоцентрических граничных векторных клетках и настроенных по оси нейронов дорсального субикулума ( 43 — 45 ), и / или ячейки направления головы постподбикула с модулированной локализацией ( 18 ). Вторая форма аллоцентрического ответа наблюдалась в подмножестве нейронов RSC, которые проявляют аллоцентрическую чувствительность к направлению головы.Эти формы аллоцентрической пространственной информации можно обрабатывать или сравнивать с эгоцентрической векторной информацией границы в тета-временных масштабах. Оба подмножества нейронов демонстрируют модуляцию тета-фазы, которая, как хорошо известно, синхронизирует обработку информации в более широком аллоцентрическом пространственном контуре.

В сочетании с уникальной анатомической связью RSC как с эгоцентрическими, так и с аллоцентрическими обрабатывающими областями, присутствие нейронов, таких как EBC, которые чувствительны к одной или нескольким системам пространственных координат, означает, что область способна связывать внешние и внутренние пространственные информация для первоначального построения и использования сохраненных пространственных представлений.Этот факт может объяснить разнообразие нарушений пространственной навигации, обучения и памяти, которые возникают после повреждения, повреждения или инактивации области ( 46 ).

Код вектора эгоцентрической границы RSC не зависит от контекста, который генерирует код направления, отражающий геометрию окружающей среды.

Пространственные рецептивные поля EBC были активированы, когда животное располагалось как с определенной ориентацией, так и на расстоянии от границы окружающей среды.EBCs сохранили свои предпочтительные предпочтения в настройке вектора на вращающихся, расширенных и новых аренах (рис. 4). Соответственно, сигнал EBC не перераспределяется между средами, обеспечивая, таким образом, стабильную, контекстно-инвариантную позиционную метрику.

Эту стабильность можно противопоставить подавляющему большинству аллоцентрических представлений, таких как ячейки размещения, ячейки сетки или ячейки направления головы, которые, как известно, показывают глобальное или скоростное переназначение, трансляции или вращения между средами ( 36 , 47 , 48 ).Напротив, пограничные клетки медиальной энторинальной коры и пограничные векторные клетки дорсального субикулума поддерживают аналогичные настройки настройки контекстно-инвариантным образом, аналогичным тому, что наблюдается в EBC, показанных здесь ( 41 , 44 ). Еще предстоит увидеть, какие взаимодействия существуют между клетками, имеющими эти различные типы рецептивных полей, закрепленных за границей; однако текущие данные предполагают, что чувствительные к границам нейроны могут предоставить фундаментальную карту, на которой могут быть расположены другие пространственные представления.

Подобно пограничным и граничным векторным клеткам, векторные представления RSC EBC не переназначались в средах с различной геометрией ( 41 , 44 ). Однако, поскольку EBCs реагируют зависимым от направления образом вдоль каждой границы окружающей среды, средняя направленная настройка популяции RSC отражала форму окружающей среды (рис. 5). Здесь мы продемонстрировали, что этот сигнал направления может использоваться для распознавания формы арены. Неоднократно было показано, что относительное положение границ изменяет или закрепляет аллоцентрические пространственные представления, особенно в медиальной энторинальной решетке и клетках гиппокампа ( 36 — 40 , 49 ).Медиальная энторинальная кора получает возбуждающие проекции, прямо или косвенно, от RSC и проецируется в гиппокамп. Мы предполагаем, что сигнал направления, связанный с геометрией арены RSC, может служить для обеспечения возбуждающего движения в определенных аллоцентрических направлениях головы, чтобы информировать схему об относительных углах между границами.

Инвариантность полей ответа EBC и их связь с геометрией окружающей среды также может поддерживать или управлять пространственными представлениями с привязкой к маршруту, наблюдаемыми в RSC и теменной коре, которые привязаны к пространству, как определено самим маршрутом ( 27 , 29 , 50 ).Эти ориентированные на маршрут паттерны активности часто модулируются геометрической формой траектории, что можно частично объяснить реакцией EBC на определенные особенности окружающей среды, такие как углы, повторяющиеся эгоцентрические представления или некоторую комбинацию чувствительности EBC и других пространственных ковариат ( 9 , 26 , 51 ). Соответственно, будущая работа необходима для оценки взаимосвязи между чувствительностью EBC в открытом поле и ответами RSC и теменной коры в линеаризованной среде.

EBC главным образом ограничены дисгранулярным RSC

Примечательной анатомической особенностью популяции EBC было то, что он был преимущественно локализован в дисгранулярной субрегионе RSC. Дисгранулярный RSC имеет связность, взвешенную по отношению к эгоцентрическим системам координат, поскольку он взаимно иннервируется кортикальными областями, важными для обработки сенсорной и моторной информации, а также ассоциативными областями, такими как теменная кора, в которых наблюдаются пространственные реакции с эгоцентрической привязкой ( 9 , 13 , 14 , 20 ).Кроме того, концентрация EBC в дисгранулярных RSC согласуется с теоретической работой, предлагающей схему для трансляции между эгоцентрической и аллоцентрической системами координат, которая включает теменную кору, RSC и расширенное образование гиппокампа в качестве основных узлов ( 7 , 8 , ). 21 , 22 ).

Следует отметить, что дисгранулярный RSC был показан Jacob et al . иметь двунаправленные ячейки направления головы, которые реагируют на локальные опорные кадры в многокомпонентных средах с различными контекстными сигналами ( 33 ).Эта чувствительность в конечном итоге дает бимодальные аллоцентрические графики направленной настройки. В текущей работе сильно настроенные EBC обычно демонстрируют четырехмодальную аллоцентрическую направленную настройку, которая выровнена с четырьмя стенами квадратной среды. Это сходство в реакции направленной настройки EBCs и двунаправленных клеток направления головы и их совместной локализации в дисгранулярных RSC поднимает вопросы относительно природы взаимоотношений или взаимодействий между этими функциональными субпопуляциями.

Одна возможность состоит в том, что нейроны в дисгранулярных RSC склонны представлять местоположения пространственных ориентиров с использованием эгоцентрических векторов, и что EBC и двунаправленные клетки направления головы являются частными случаями, ограниченными их соответствующими экспериментальными установками. В случае описанных здесь EBC вектор может быть привязан к границам, потому что границы — единственные ориентиры, присутствующие в открытом поле, которые могут вызвать активацию рецептивного поля. В работе Jacob et al. , эгоцентрический вектор может реагировать на границы, а также на локальные визуальные ориентиры или дверные проемы между двумя отсеками.Бимодальная направленная настройка в последнем эксперименте может возникнуть из-за ограниченной эгоцентрической выборки по двум осям, как следствие многокомпонентной среды, сегментирующей две противоположные стены. Это предлагаемое эгоцентрическое векторное кодирование характеристик окружающей среды в RSC может лежать в основе функциональных коррелятов ориентации локального заголовка, обработки сцены или местоположения цели в RSC у людей ( 52 — 55 ).

Сеть векторной эгоцентрической пространственной репрезентации

Помимо RSC, EBC также наблюдались как в теменной, так и во вторичной моторной коре (M2), но не в медиальной энторинальной коре, которая, как принято считать, представляет пространство в аллоцентрических координатах.Присутствие EBC в теменной коре хорошо сочетается с предыдущими исследованиями, демонстрируя эгоцентрическую несущую чувствительность нейронов в регионе к визуальным сигналам, расположенным вдоль границ ( 20 ). Вычислительные модели, исследующие схемы для преобразования системы отсчета и пространственных изображений, первоначально предсказывали существование EBC в теменной коре ( 8 ). Однако сначала сообщалось об эгоцентрических ответах в латеральной энторинальной коре, дорсальном полосатом теле и постринальной коре ( 15 — 17 , 19 ), а теперь и здесь, в RSC, теменной коре и M2.Соответственно, начинает вырисовываться картина распределенной сети взаимосвязанных регионов с эгоцентрическими векторными представлениями. Учитывая присутствие EBC в нескольких структурах средней линии, возможно, что EBC также присутствуют в передней поясной коре головного мозга, а также в таламических структурах, которые иннервируют ассоциативную кору по средней линии. В текущем отчете мы наблюдаем латерализацию предпочтительной ориентации рецептивных полей EBC, которая контралатеральна полушарию, в котором находится нейрон.Это может дать ключ к разгадке происхождения эгоцентрического сигнала. В частности, это предполагает, что EBCs, скорее всего, непосредственно управляются контралатерально проецируемыми таламическими афферентами или регионами ранней обработки коры, которые также имеют эту форму латерализации. Тем не менее, будущие исследования должны быть сосредоточены на зависимостях между регионами, вовлеченными в настоящее время, поскольку сеть EBC может иметь функциональные и анатомические возможности соединения, напоминающие хорошо описанную сеть ячеек с расширенным направлением головы.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Субъекты

Самцов крыс Long-Evans ( n = 7; Charles River Laboratories, Уилмингтон, Массачусетс) содержали по отдельности в клетках из плексигласа и содержали при 12-часовом цикле свет / темнота. Крысы имели постоянный доступ к пище в течение периода привыкания, длившегося приблизительно 1 неделю. По истечении этого периода животным ограничивали пищу до тех пор, пока они не достигли от 85 до 95% своего веса во время бесплатного кормления. Вода была доступна постоянно. Все процедуры были одобрены Комитетом по уходу и использованию животных в Бостонском университете.

Формирование / поведение

Животных акклиматизировали в комнате для первичных испытаний в течение приблизительно 1 недели. Во время акклиматизации с крысами работали несколько исследователей и обучали потреблять как Froot Loops (General Mills, Battle Creek, MI), так и 45 мг шоколадных гранул (Bio-Serv, Flemington, NJ). После того, как животные с готовностью съели оба продукта питания, они были выставлены на одно из двух знакомых открытых полей, используемых для базовых сеансов. Первое открытое поле было 1,25 м ² с четырьмя черными стенками высотой 30 см.Вторая арена была 1,25 м ² с тремя черными стенами и одной белой стеной высотой 30 см. Обе арены были размещены на темно-сером текстурированном резиновом полу, который чистили между сессиями. Два животных выполнили целенаправленную навигационную задачу на другой арене и в другой комнате для испытаний, прежде чем их использовали в текущем исследовании.

Хирургические процедуры

Крысам хирургическим путем имплантировали гипердвигатели, изготовленные по индивидуальному заказу, в асептических условиях. Каждый гипердвигатель состоял из 12–16 никель-хромовых тетродов (12 мкм, Kanthal-Sandvik, Hallstahammar, Швеция), которые можно было независимо перемещать с шагом всего 35 мкм.Направляющие канюли для каждого тетрода были объединены в одну из трех групп: (i) заполнение одной подкожной трубки диаметром приблизительно 2 мм ² , (ii) двумя соединенными подкожными трубками диаметром ~ 1,5 мм ² , охватывающими всего ~ 3 мм или, (iii) через четыре соединенных подкожных трубки, которые были ~ 1,25 мм ² в диаметре и охватывали в общей сложности ~ 5 мм. Для второй и третьей конфигураций длинная ось электродного массива была расположена так, чтобы нацеливаться на расширенную область передне-задней оси RSC.

Животных анестезировали с использованием комбинации ингаляционного изофлурана (начальная концентрация 0,5%) и кетамина / ксилазина, вводимых внутрибрюшинно (кетамин: 12,92 мг / кг, ацепромазин: 0,1 мг / кг, ксилазин: 1,31 мг / кг). После того, как было установлено, что животное находится под наркозом (что оценивалось по потере рефлекса защемления пальцев), животное помещали в стереотаксический аппарат, подкожно вводили дозу (0,1 мг / кг) атропина и брили голову. . Лишние волосы были удалены с помощью средства Nair (Church & Dwight Co., Ewing, NJ), а кожу головы очищали 70% этанолом и бетадином (Avrio Health L.P., Стэмфорд, Коннектикут). Хлорид натрия (0,9%) вводился подкожно ежечасно на протяжении всей хирургической процедуры.

После разреза по средней линии и последующего очищения соединительной ткани над мозжечком поместили заземляющий винт и закрепили пять-восемь анкерных винтов по периметру обнаженного черепа. Большая трепанация черепа была сосредоточена над RSC (относительно брегмы: A / P: от -2 мм до -7 мм; M / L: от ± 0 до 1.75 мм). Точный размер и положение краниотомии зависели от вышеупомянутой конфигурации массива гипердвигателя. Затем производили резекцию твердой мозговой оболочки и устанавливали гипердвигатель таким образом, чтобы направляющая канюля мягко прилегала к дорсальной поверхности мозга. Избыточная обнаженная ткань внутри краниотомии была защищена с помощью Kwik-Sil (World Precision Instruments, Сарасота, Флорида), а имплант был закреплен на анкерных винтах с помощью стоматологического цемента. Ткань вокруг имплантата очищали физиологическим раствором, 70% этанолом и перекисью водорода.Мазь с антибиотиком наносилась на рану и при необходимости ушивалась, а вокруг этого места наносился Неоспорин. Перед снятием с наркоза тетроды опускали примерно на 0,25 мм дорсально / вентрально. Животные получали послеоперационные антибиотики (байтрил: 10 мг / кг) и анальгетики (кетофен: 5,0 мг / кг) в течение 5 дней после операции и получали бесплатное питание. Через неделю после операции животных обрабатывали и повторно акклиматизировали в помещении для испытаний и в условиях свободного кормления до начала экспериментов.

Электрофизиологические записи

Нейронные сигналы были усилены на двух головных модулях, подключенных к 64-канальной плате электрического интерфейса, и получены с помощью 64-канальной системы сбора данных Digital Lynx (Neuralynx, Bozeman, MT). Сигналы оцифровывались, фильтровались (от 0,3 до 6,0 кГц) и усиливались (от 5000 до 20 000 раз). Временные метки индивидуальных потенциалов действия были обнаружены онлайн, когда сигнал пересек порог сбора данных на любом отдельном электроде, составляющем тетрод. По завершении каждого эксперимента спайки вручную отсортировывались по отдельным единицам с помощью Offline Sorter (Plexon Inc., Даллас, Техас) и следующие характеристики: пик-впадина, пик и основные компоненты 1–3. Два диода, прикрепленные к электродному имплантату, очертили местоположение животного, которое отслеживалось с частотой 30 Гц с помощью камеры, расположенной над записью. арена.

Экспериментальный сеанс начинался с начальной 15–30-минутной записи, в то время как животное в свободном доступе исследовало и потребляло либо Froot Loops, разбросанные экспериментатором, либо шоколадные шарики, выпущенные через случайные промежутки времени из дозатора, расположенного над ареной, либо и то, и другое (Open Диспенсер для гранул Ephys, разработанный Maurer Lab, https: // github.com / jackpkenn / PelletDispenser). После того, как было достигнуто адекватное пространственное покрытие, животное было удалено с арены и помещено обратно в его домашнюю клетку минимум на 1 час. В течение этого периода экспериментатор завершил кластеризацию потенциалов действия в отдельные нейроны и исследовал двумерные пространственные карты памяти (описанные ниже), чтобы оценить, проявляют ли какие-либо клетки из базового сеанса чувствительность эгоцентрического граничного вектора. Если EBC отсутствовали, размер тетродов обычно снижался с 35 до 70 мкм.Если присутствовали EBC, проводился второй экспериментальный сеанс, в котором животное исследовало открытое поле в одной или нескольких из следующих конфигураций:

1) Сеанс открытого поля: та же арена из базового сеанса для оценки стабильности EBC. в знакомой обстановке.

2) Вращение в открытом поле: Та же арена из базового сеанса повернута на 45 ° относительно испытательной комнаты и всех видимых дистальных ориентиров, присутствующих в ней.

3) Круглое открытое поле: знакомая круглая арена из 1.Диаметр 2 м.

4) Расширение или сжатие в открытом поле: если планировался эксперимент по расширению, начальный сеанс базового уровня проводился на знакомой 1,25-метровой арене ² , которая позволяла реконфигурировать стены. После сеанса базовой линии стены были равномерно перемещены наружу относительно центральной точки базовой конфигурации до размера 1,5 м ² или больше. В небольшом количестве записей стены либо перемещались неравномерно, чтобы увеличить длину арены вдоль одной оси окружающей среды, либо сжимались, чтобы уменьшить размер среды.При всех возможных перемещениях стен размер арены был изменен примерно на 20% по каждому измерению.

5) Открытое поле без стен: Если планировался эксперимент без арены, начальный сеанс базового уровня проводился в знакомой среде на 1,25 м ² , которая была размещена примерно на 20 см над полом. После этого сеанса стены были удалены с этой арены, создав платформу без стен, которую крыса исследовала во второй раз. За небольшое количество сеансов животное исследовало знакомое 1.25-m ² , которая была расположена на полу испытательной комнаты, а затем, во втором сеансе, исследовала другую знакомую арену без стен, расположенную примерно в 20 см над полом.

Все арены были расположены так, чтобы животное могло легко видеть более широкую комнату для записи и набор устойчивых дистальных сигналов. В некоторых случаях сеанс манипуляции сопровождался сеансом возврата на знакомую базовую арену.

Гистология

Животных анестезировали 0.5% изофлурана, и небольшие электрические повреждения были сделаны на концах тетродов, которые предварительно были идентифицированы как имеющие EBC. Через 1 неделю животных глубоко анестезировали изофлураном, вводили пентобарбитал натрия и проводили транскардиальную перфузию 0,9% физиологического раствора с последующим введением 10% формалина. Мозг извлекали из черепа и затем фиксировали в течение ночи 10% формалином, а затем хранили в 0,1 М фосфатном буфере до 2 дней перед разрезанием, когда его переносили в раствор 0,1 М фосфатный буфер / 30% раствор сахарозы.Мозг мгновенно замораживали с использованием 2-метилбутана и разрезали на корональные срезы размером 40-50 мкм с использованием криостата (Leica CM3050S, Leica Biosystems, Buffalo Grove, IL). Срезы помещали на покрытые желатином предметные стекла микроскопа, давали им высохнуть, а затем фотографировали (камера Nikon DXM1200, установленная на световом микроскопе Olympus BX51). Поражения и тракты тетрода были четко видны у всех животных. Координаты расположения тетродов и конечная глубина тетрода регистрировались по отношению к фотографиям перед имплантацией конфигураций решетки направляющих канюль и бревен поворота тетрода, соответственно.Записи медиальной энторинальной коры и проверки тетрода были ранее проверены и опубликованы ( 56 ).

Анализ данных

2D пространственные карты и пространственная стабильность . Размещение животных в открытом поле дискретизировалось по пространственным ячейкам размером 3 см × 3 см. Для каждого нейрона необработанная частота импульсов для каждого пространственного бина была рассчитана путем деления количества всплесков, которые произошли в данном бункере, на количество времени, в течение которого животное занимало этот интервал. Необработанные карты скорости сглаживания были сглажены с помощью двумерного ядра Гаусса, охватывающего 3 см, для создания окончательных карт скорости для визуализации.Индивидуальные необработанные карты стрельбы также были рассчитаны после разделения сеанса на две части. Чтобы оценить пространственную стабильность отдельного нейрона RSC, схожесть двух необработанных карт частоты срабатывания из неперекрывающихся половин сеанса записи рассчитывалась с использованием непараметрического коэффициента ранговой корреляции Спирмена. Чтобы определить, было ли данное значение пространственной стабильности больше, чем ожидалось случайно, мы затем провели рандомизационные тесты, в которых последовательность спайков для каждого нейрона RSC была циклически сдвинута относительно пространственного положения 100 раз, и были построены индивидуальные карты запуска для неперекрывающихся половин, которые затем были коррелирован.Значения корреляции пространственной стабильности после рандомизации были свернуты в единое распределение для всех нейронов и рандомизаций, и был вычислен 99-й процентиль всех значений. Было установлено, что нейроны RSC с реальными корреляциями пространственной стабильности, превышающими этот порог, обладают устойчивой 2D пространственной стабильностью.

Строительство EBR . EBR вычислялись аналогично двухмерным пространственным картам, но с привязкой к животному, а не к пространственной среде.Положение границ относительно животного рассчитывали для каждого образца положения (т.е. кадра). Для каждого кадра мы нашли расстояние в ячейках 2,5 см между границами арены и углы, расходящиеся от 0 ° до 360 ° в ячейках 3 ° относительно положения крысы. Важно отметить, что угловые ячейки были привязаны к направлению головы или направлению движения животного таким образом, чтобы 0 ° / 360 ° всегда находились прямо перед животным, 90 ° слева от него, 180 ° прямо позади него и 270 ° справа от него. . Пересечения между каждым углом и границами окружающей среды учитывались только в том случае, если расстояние до пересечения было меньше или равно половине длины наиболее удаленной возможной границы (в большинстве случаев этот порог был установлен на 62.5 см или половину ширины арены). В любом кадре животное занимало определенное расстояние и угол по отношению к нескольким точкам вдоль границ арены, и, соответственно, для каждого кадра наличие нескольких граничных местоположений добавлялось к нескольким ячейкам 3 ° × 2,5 см на эгоцентрической граничной карте занятости. . Тот же самый процесс был завершен с местоположением отдельных спайков от каждого нейрона, и EBR был построен путем деления количества спайков в каждой ячейке 3 ° × 2,5 см на количество времени, которое эта ячейка была занята в секундах.Сглаженные EBR рассчитывались путем свертки каждого необработанного EBR с двумерным гауссовым ядром (ширина 5 бинов, SD 5 бинов).

Для построения EBR и других анализов в текущей работе направление головы представляло собой мгновенный угол, рассчитанный из положения двух диодов отслеживания положения, а направление движения определялось как мгновенная производная сигнала положения. Направление головы использовалось в качестве основной переменной направления при построении EBR, но сравнение с направлением движения определило, что последнее является менее надежным сигналом для настройки эгоцентрического вектора границы.Однако некоторые нейроны показали значительную настройку эгоцентрических границ в зависимости от направления движения, а не направления головы.

Идентификация ячейки направления головы . Для каждого нейрона MRL скорости возбуждения как функция направления головы рассчитывалась как Rm = cos (θ¯) ∑i = 1nFicos (θi) + sin (θ¯) ∑i = 1nFisin (θi) ∑i = 1nFi, где θ ¯ было головным направлением стрельбы, а F _i и θ _i были скорострельностью и направлением стрельбы для бункера и .Клетки направления головы были идентифицированы как клетки с R _m больше 0,20. Клетки направления головы ( n = 27/555; 4,9% всех нейронов RSC) были удалены из возможного пула EBC RSC.

Идентификация нейронов с эгоцентрической настройкой вектора границы . Чтобы идентифицировать нейроны со значительной чувствительностью к эгоцентрическому граничному вектору, мы начали с вычисления среднего результирующего (MR) направленного возбуждения эгоцентрической границы клетки, обрушившегося на расстояние до границы.Среднее значение результата рассчитывалось как MR = (∑θ = 1n∑D = 1mFθ, D * ei * θ) / (n * m), где θ — ориентация относительно крысы, D — расстояние от крысы, F _{θ, D} — скорость стрельбы в заданном интервале ориентации по расстоянию, n — количество интервалов ориентации, м — количество интервалов расстояния, e — постоянная Эйлера , а i — мнимая постоянная. MRL определяется как абсолютное значение среднего результирующего и характеризует силу эгоцентрической настройки пеленга на границы окружающей среды.Затем мы вычислили предпочтительную ориентацию EBR как средний результирующий угол (MRA) MRA = arctan2 (imag (MR) real (MR))

Мы оценили предпочтительное расстояние, подгоняя распределение Вейбулла к вектору скорости стрельбы, соответствующему MRA и определение дальности стрельбы с максимальной скорострельностью. MRL, MRA и предпочтительное расстояние были рассчитаны для каждого нейрона для двух половин экспериментального сеанса независимо. Затем MRL был вычислен для каждого нейрона после 100 случайных неограниченных круговых сдвигов последовательности спайков относительно положения.Определяли 99-й процентиль распределения MRL по всем нейронам.

Нейрон характеризовался как имеющий настройку эгоцентрического граничного вектора (т. Е. EBC), если он достиг следующих критериев: (i) MRL из базового сеанса был выше 99-го процентиля рандомизированного распределения, (ii) абсолютное круговое расстояние в предпочтительном угле между первой и второй половинами базового сеанса было менее 45 °, и (iii) изменение предпочтительного расстояния как для первой, так и для второй половин по сравнению с полным сеансом было менее 50%.

Чтобы уточнить нашу оценку предпочтительной ориентации и предпочтительного расстояния для каждого нейрона, мы вычислили центр масс рецептивного поля, определенный после пороговой обработки всего EBR при 75% пикового срабатывания и нахождения наибольшего непрерывного контура («контур» в MATLAB). Мы повторили тот же процесс для обратного EBR для всех клеток, чтобы определить как возбуждающее, так и тормозное рецептивное поле и соответствующую предпочтительную ориентацию и расстояние для каждого нейрона.

Когерентность карты скорости, дисперсия и размер поля восприятия .Как для EBR, так и для двумерных пространственных ratemaps, когерентность определялась как корреляция Спирмена между каждым пространственным интервалом и средней частотой срабатывания всех соседних интервалов. Дисперсия рассчитывалась как среднее значение в пределах расстояния траектории верхних 10% интервалов скорострельности. Размер воспринимающего поля рассчитывался только для EBR (описанных ниже) и определялся площадью (процент от всех интервалов EBR градус × см) самого большого отдельного контура, обнаруженного после выбора бункеров с интенсивностью стрельбы более 75% от максимальной скорости стрельбы. .

Рамки самодвижения и оценка чувствительности к самодвижению . Угловое смещение (θ) вычислялось путем определения круговой разницы в направлении движения между двумя образцами положения (кадрами), разделенными временным окном 100 мс. Также было рассчитано общее расстояние ( d ), пройденное между этими двумя кадрами. Процесс повторяли для полной записи, перемещая временное окно 100 мс по всем позиционным кадрам и вычисляя эти значения.Угловое смещение и пройденное расстояние были преобразованы в декартовы координаты для получения значений смещения x и y в сантиметрах, которые соответствуют поперечным и продольным смещениям для каждого кадра по всей записи.

Двумерные смещения были объединены в интервалы (1 см) и свернуты с двумерным гауссовым охватом 3 см. Для каждого нейрона один и тот же процесс повторялся для значений смещения, которые совпадали со временем спайков, для создания карты занятости спайков как функции смещения.Карты самодвижения были построены путем деления карты занятости спайков для каждого нейрона на общее время в каждой ячейке смещения. Бины, занятые менее 267 мс, были исключены из анализа, поскольку они обычно наблюдались при экстремальных значениях смещения. Ратемпы самодвижения для каждого нейрона были дополнительно построены независимо от чередующихся, неперекрывающихся периодов длительностью 1 с на протяжении всего сеанса, чтобы оценить стабильность настройки самодвижения. Для количественной оценки настройки самодвижения относительно рандомизированного распределения все вышеупомянутые ratemaps были сгенерированы для каждого нейрона 100 раз после случайного смещения последовательности спайков относительно положения.

Рампы самодвижения были количественно оценены на предмет их стабильности, предпочтения левого и правого поворота (LvR) и модуляции «скорости». Во-первых, стабильность настройки самодвижения была количественно оценена путем сопоставления ratemaps самодвижения, созданных из неперекрывающихся периодов для каждого нейрона (рис. 2B). Затем смещения при повороте для движений по часовой стрелке и против часовой стрелки (соотношение LVR FR, рис. 2C) были количественно определены путем вычисления отношения суммарного срабатывания для всех одинаково занятых бункеров смещения справа и слева от нулевой вертикальной линии, соответственно.Наконец, модуляция скорости была аппроксимирована путем нахождения средней скорости стрельбы как функции продольного смещения (т.е. усреднение по столбцам рамок самодвижения) и корреляции со значением смещения y (рис. 2D). Все количественные оценки самодвижений ratemap повторяли для всех рандомизированных ratemap самодвижений, как упомянуто выше. Количественная оценка устойчивости и отклонения от поворота вычислялась из бункеров смещения, которые были заняты как в картах самодвижения, так и в обеих половинах индивидуальной карты самодвижений.Все количественные оценки были выполнены на несглаженных картах самодвижения.

Обобщенные линейные модели . Чтобы более точно проверить, в какой степени нейроны являются эгоцентрическими по сравнению с аллоцентрическими переменными, мы приняли структуру GLM. Вероятность всплеска в данном поведенческом кадре (33 Гц) описывается неоднородным пуассоновским процессом, где вероятность всплеска в данном кадре описывается переменной во времени λP (Spike ∣ t) = e − λ (t) λ (t) = λFR * λ (t) Самодвижение * λ (t) Эгоцентрическое, где λFR = β0λСамодвижение (t) = v1S + v2AλАллоцентрическое (t) = ρ1x + ρ2y + ρ3×2 + ρ4y2 + ρ3xy + ρ6cos (φ) + ρ7sin (φ) λEgocentric (t) = ε1d + ε2d2 + ε3sin (θ) + ε4cos (θ) + ε5d * sin (θ) + ε6d * cos (θ), где β ₀ определяет базовую скорость активации нейрона.Все переменные с индексами являются подходящими коэффициентами, взвешивающими другие (изменяющиеся во времени) переменные. S — это скорость бега животного, а A — угловое смещение животного, как описано выше. x и y — это измерения положения животного в окружающей среде в пикселях, а φ — направление головы. Наконец, d — это расстояние животного от центра окружающей среды, а θ — это эгоцентрический угол к центру окружающей среды.

Коэффициенты были определены путем аппроксимации для максимизации логарифма правдоподобия (функция MATLAB «glmfit») экспериментальной последовательности всплесков с учетом поведенческих переменных. Для статистических тестов некоторые числа коэффициентов были установлены равными нулю, что дает логарифмическое правдоподобие для сокращенной модели. Разница в правдоподобии для полной и сокращенной модели сравнивалась с распределением хи-квадрат (степени свободы, равные количеству коэффициентов, установленных на ноль), для получения аналитического значения P .Хотя теоретически изменение логарифма правдоподобия должно следовать распределению хи-квадрат, это только в том случае, когда последовательность спайков была подобрана очень хорошо (например, включая все условия взаимодействия нейрон-нейрон). Поэтому в соответствии с предыдущими подходами мы также сравнили изменение логарифмической вероятности двумя дополнительными способами. Во-первых, мы сравнили изменение логарифма правдоподобия с изменением из 1000 случайно перемешанных цепочек пиков, что дало эмпирическое нулевое распределение. Во-вторых, сравнивая относительные эффекты двух переменных (то есть сравнивая две сокращенные модели друг с другом), мы можем вывести dAIC для каждой из сокращенных моделей и сравнить их величины.Репрезентативные последовательности всплесков для каждой модели были сгенерированы путем оценки лямбда для каждой поведенческой временной точки («glmeval» в MATLAB) и использования ее в качестве входных данных для случайного генератора Пуассона («poissrnd» в MATLAB).

Классификация состояния формы арены по настройке направления . Кривые настройки направления головы были рассчитаны для каждого нейрона ( n = 32) путем нормализации количества всплесков, возникающих в заданном направленном интервале 10 °, на количество времени, которое было занято этим интервалом.Кривые настройки направления головы были независимо рассчитаны для сеансов в квадратных и круглых средах и нормализованы по пиковой скорости стрельбы. Кривые направленной настройки были помечены условиями арены, в которых они были отобраны и классифицированы. Кривые настройки были подвергнуты понижающей выборке, чтобы включить чередующиеся направленные интервалы (каждые 20 °, чтобы гарантировать, что ковариационная матрица будет положительно определенной), а затем классифицированы с использованием линейного дискриминантного анализа 100000 раз для условий арены с перекрестной проверкой (80% -ный тест, 20% -ный тест ; «Классифицировать» в MATLAB) и унифицированные априорные значения.Точность классификации оценивалась путем определения процента правильных меток в тестовом наборе данных. Параллельно вычислялось рандомизированное распределение точности классификации путем рандомизации истинной метки состояния арены обучающей выборки.

Оценка тета-фазовой модуляции . Для каждой экспериментальной сессии был идентифицирован канал потенциала локального поля (LFP), который был качественно свободным от шума. Сигнал LFP фильтровался в диапазоне тета-частот (от 6 до 10 Гц), и фаза для каждого всплеска от каждого нейрона оценивалась как мгновенный фазовый угол соответствующего преобразования Гильберта («гильберта» в MATLAB).Для каждого нейрона MRL и MRA были рассчитаны для полного распределения фаз спайков с использованием инструментария круговой статистики (Berens et al. , 2009; MRL, «circ_r»; MRA, «circ_mean»). Затем мы произвольно сдвинули последовательность спайков относительно тета-фазы 100 раз для каждого нейрона, чтобы получить нулевое распределение значений MRL. Было определено, что нейроны RSC с MRL выше 95-го процентиля полного распределения рандомизированных значений MRL являются тета-фазовыми.

Оценка тета-ритмических всплесков .Автокоррелограммы последовательности пиков оценивались путем создания гистограммы временных лагов между пиками во временном окне продолжительностью 400 мс, дискретизированном на интервалы по 20 мс. Для каждого нейрона спектр мощности автокоррелограммы был вычислен с использованием преобразования Фурье («fft» в MATLAB), и был идентифицирован пик в диапазоне тета-частот (если он существовал). Если средняя мощность в пределах 1 Гц этого тета-пика была на 50% больше, чем средняя мощность для полного спектра мощности, было определено, что нейрон проявляет внутренний тета-всплеск.

Модели смеси фон Мизеса . Распределение оценок предпочтительной ориентации моделировалось как смесь распределений фон Мизеса с использованием порядков от 1 до 5 («fitmvmdist» можно найти на https://github.com/chrschy/mvmdist). Оптимальные модели были определены как модель, увеличивающая соответствие модели однокомпонентной модели, при этом следующая сложная модель дала меньше улучшений. Модели подвергались перекрестной проверке с использованием случайно выбранных половин предпочтительного распределения ориентации. Сообщается тета каждого компонента фон Мизеса, и для визуализации соответствия модели смеси была сгенерирована функция распределения оптимальной модели.

Статистика . Если не указано иное, для всех статистических сравнений использовались непараметрические тесты с пороговым значением P при 0,05. Медиана и IQR представлены для всех распределений, в которых проводились сравнения.

Благодарности: Мы хотели бы поблагодарить M. Campbell, P. Castro-Mendoza, J. Dreher, E. Johansson, J. Lee и P. Rodriguez-Echemendia за техническую помощь. Мы также благодарим Дж. Олсона и Д. Нитца за полезные обсуждения и комментарии, относящиеся к рукописи. Финансирование: Это исследование было поддержано NIH NINDS F32 NS101836-01, NIMH R01 MH061492, MH060013 и Mh220073; Грант Управления военно-морских исследований МУРИ №00014-16-1-2832; Управление военно-морских исследований МУРИ N00014-19-1-2571; и Управление военно-морских исследований DURIP N00014-17-1-2304. Вклад авторов: A.S.A., L.C.C., J.R.H. и M.E.H. разработал исследование. КАК. и L.C.C. провел все эксперименты. A.S.A., F.R. и G.W.C. проанализировали данные. КАК. и M.E.H. написал газету. Все авторы помогли отредактировать рукопись .Конкурирующие интересы: Авторы заявляют об отсутствии конкурирующих интересов. Доступность данных и материалов: Все данные, необходимые для оценки выводов в статье, представлены в документе и / или дополнительных материалах. Дополнительные данные, относящиеся к этой статье, могут быть запрошены у авторов.

Дети в наши дни действительно более эгоцентричны

Каждое поколение думает, что следующее поколение более эгоцентрично. Недавнее исследование, опубликованное в Личность и индивидуальные различия , подтверждает это мнение: американское общество неуклонно становилось все более эгоцентричным с момента зарождения нации.Согласно другому исследованию, общий рост экономического процветания может сыграть роль в этом эгоизме: люди, которые были молодыми взрослыми в трудные времена, менее нарциссичны, чем те, кто достиг совершеннолетия во время экономического бума.

Чтобы измерить тенденции в эгоцентризме, исследователи из Мичиганского университета проанализировали текст Адресов штата Союза с 1790 по 2012 год. Они рассчитали «индекс эгоцентризма» для каждой речи, сравнив количество слов, указывающих на личный интерес (например, как «я», «мы» или «мать») с количеством слов, которые показали высокий уровень интереса к другим (например, «он», «сосед» или «друг»).Они не только обнаружили неуклонное увеличение использования эгоистичных слов в ежегодных выступлениях с течением времени, их анализ также показал, что до 1900 года в речах почти всегда использовалось больше слов, имеющих иную заинтересованность. После 1920 года почти в каждом выступлении использовалось больше эгоистичных слов.

Чтобы увидеть, отражают ли речи президента эгоизм в американском обществе в целом, команда сравнила их результаты с исследованиями эгоизма в других культурных продуктах, таких как книги и песни 20-го века. Исследователи обнаружили повсеместный рост эгоизма.«Этот результат говорит мне, что это больше, чем просто президент», — говорит Сара Конрат, соавтор статьи и профессор Института социальных исследований в Мичигане.

В похожем, но независимом исследовании, опубликованном в июле в журнале Psychological Science , Эмили Бьянки, профессор бизнес-школы Гойзуэта Университета Эмори, изучила, как состояние национальной экономики влияет на индивидуальные уровни нарциссизма. Бьянки использовал два типа личностных тестов, чтобы измерить нарциссизм 32 632 участников в возрасте от 18 до 83 лет.Она обнаружила, что люди, которым было от 18 до 25 лет в тяжелые экономические времена, если судить по уровню безработицы, были менее нарциссичными в более позднем возрасте, чем те, кто достиг совершеннолетия во время экономического бума. То же самое не относилось к другим возрастным группам. Бьянки считает, что разница существует потому, что ранняя взрослая жизнь формирует. Неопытные сотрудники наиболее уязвимы во время рецессии; то, как сильно человек пытается установить профессиональную идентичность, имеет длительное влияние.

В заключительной части своего исследования Бьянки рассмотрела размер вознаграждения генерального директора по сравнению с другими руководителями.«Это хорошо подтвержденный показатель нарциссизма», — объясняет Бьянки. «Генеральный директор контролирует размер оплаты труда второго по старшинству человека». Используя данные 2095 руководителей, она обнаружила, что те, кто становились взрослыми во время экономического бума, получали вознаграждение в 2,3 раза выше, чем их второй высший руководитель, по сравнению с разницей в 1,7 для тех, кто достиг совершеннолетия в менее благополучные времена. Таким образом, она считает, что недавний экономический спад 2008 и 2009 годов и его долговременные последствия для рынка труда, вероятно, смягчат нарциссические тенденции у современной молодежи — снижение общей тенденции к росту.

Энторинально-ретроспленальные контуры для аллоцентрическо-эгоцентрической трансформации граничного кодирования

Существенные изменения:

1) Необходимость более осторожной интерпретации экспериментов по инактивации MEC. Справедливо ли приписывать такую ​​важную роль MEC на основе этих данных, или это может быть одним из многих потенциальных вкладов?

Мы понимаем озабоченность обозревателей результатами наших экспериментов по инактивации, поскольку только часть нейронов показала нарушение настройки границ.Поскольку экспрессия вируса ограничена субпопуляцией клеток в MEC, и как фармакогенетические, так и оптогенетические методы не обязательно полностью отменяют возбуждение нейронов, методология теперь позволяет нам различить, вызвано ли такое частичное нарушение частичным молчанием MEC или из-за компенсаторных входов из других областей мозга. Поскольку мы наблюдали последовательное разрушение пограничных клеток RSC с помощью 3 различных подходов к инактивации (DREADDs, ретроградная оптогенетическая сома и терминалы аксонов), мы пришли к выводу, что прямые входы от MEC необходимы для поддержания точной настройки границ в RSC.Тем не менее, мы не исключаем потенциального вклада дополнительных путей, таких как входы, поступающие из субикулума. Этот момент будет обсуждаться далее в следующих пунктах и ​​описан в разделе «Обсуждение» исправленной рукописи.

a) Подраздел «Запрещение ввода MEC нарушает граничное кодирование в RSC, но не наоборот» Рисунок 5 и связанный с ним дополнительный рисунокsetc. Эксперимент DREADD показывает мощное сокращение пораженных клеток MEC без влияния на скорость бега.Хорошо сделано. Однако воздействие на клетки RSC довольно мягкое. После инактивации MEC средняя оценка шаблона границ EMD составила 0,186. Да, это было ниже, чем до инактивации (раньше было 0,181, p = 0,016), но чистый эффект инактивации заключается в том, что средний балл границы EMD теперь составляет 0,186 и, таким образом, все еще значительно ниже порога классификации 99%, который можно определить как пограничная ячейка.

Авторы обзора правы, указывая на то, что эффекты инактивации MEC на оценки граничных шаблонов RSC незначительны на уровне популяции, по крайней мере, с точки зрения сдвигов в медианных популяциях, описанных на рисунке 5.Однако мы хотели бы выделить несколько соображений при интерпретации этих результатов:

1) Мы вводили небольшой объем вируса, чтобы экспрессия ограничивалась MEC. В гистологических срезах мы наблюдали небольшой сдвиг экспрессии вируса вдоль дорсовентральной оси MEC, с некоторыми клетками без экспрессии (Рисунок 5 — рисунок в приложении 1). Кроме того, ингибирование, опосредованное DREADD, обычно снижает частоту возбуждения только до ~ 50% от исходного уровня и не отменяет активность полностью (Armbruster et al., 2007). В наших экспериментах мы обнаружили, что 59% (26/44) зарегистрированных клеток рядом с местом инъекции значительно снизили скорость их активации до 47,2 ± 5,5% от исходного уровня после введения Агониста-21. Таким образом, активность клеток MEC только частично нарушается методом DREADDs, и возможно, что оставшаяся активность клеток MEC достаточна для поддержания некоторой степени настройки границ. Эти точки теперь описаны в легенде на дополнительном рисунке.

2) Хотя исследования по отслеживанию показали прямые двунаправленные связи между RSC и MEC (Jones and Witter, 2007; Ohara et al., 2018), неясно, какая топология связности существует между обеими регионами, и пограничные клетки RSC могут получать входные данные от нескольких нейронов вдоль дорсовентральной оси MEC. Предложенная ранее модель действительно предполагает, что настройка эгоцентрических границ формируется за счет интеграции множественных аллоцентрических пограничных клеток (Bryne et al., 2007). Это может предсказать только частичное нарушение настройки границ после возмущения субпопуляции входных ячеек.

Принимая во внимание эти два момента, мы ожидали, что некоторые пограничные клетки в RSC останутся нетронутыми после частичного ингибирования MEC, поэтому средние значения EMD в популяции сами по себе не обязательно являются хорошим индикатором для оценки общего воздействия входов MEC.Мы также рассматриваем возможное участие других путей в поддержании настройки границ некоторых клеток RSC, которые не были нарушены после манипуляции, но ни фармако-, ни оптогенетические методы не могут различить эти возможности. Из-за этих ограничений мы вместо этого стремились определить, демонстрирует ли группа клеток нарушенное граничное кодирование из-за ингибированного ввода MEC, исследуя изменение баллов EMD в популяции. Было разрушено достаточное количество клеток, чтобы вызвать общее увеличение показателя EMD в медиане популяции, из чего мы заключаем, что MEC предоставляет информацию о границах для RSC, чтобы сформировать точную настройку границ.

В пересмотренную рукопись мы добавили дополнительные контрольные эксперименты, в которых лазер применялся без экспрессии опсина, и подтвердили общую стабильность баллов EMD на протяжении последовательных сеансов, что подтверждает увеличение баллов EMD (как наблюдалось в DREADDs-опосредованном). манипуляции) не может быть объяснено внутренней нестабильностью настройки границ клеток RSC.

Мы обсуждаем этот момент в подразделе «Ингибирование ввода MEC нарушает граничное кодирование в RSC, но не наоборот», и более подробно рассматриваем контрольный эксперимент в комментарии 1e).

b) На рисунке 5C слева показаны две ячейки со значениями EMD до 0,177 и 0,178 и после 0,293 и 0,277. Из более чем 100 пограничных ячеек они показывают наиболее нерепрезентативную ячейку и третью наиболее нерепрезентативную ячейку. Следует показать что-то более представительное.

Следуя нашему предыдущему комментарию относительно распределения эффектов манипуляции, мы показываем примеры пограничных клеток RSC, которые представляют нарушенную настройку из-за манипуляции.Об этом прямо говорится в легенде рисунка: «Два примера пограничных клеток RSC, которые были затронуты ингибированием MEC и потеряли свою пространственную настройку».

Кроме того, как мы обсуждаем в комментариях 1a) и 1c), мы рассматриваем среднее значение EMD в популяции не обязательно как « репрезентативное » для общего воздействия ингибирования MEC, поскольку эти методологии не позволяли подавить все RSC-проецирующие нейроны в MEC. в бодрствующем поведении животных.

c) Те же пункты, что и a), применимы к двум другим экспериментам по инактивации с использованием оптогенетики.Результаты ингибирования клетки-тела оказываются особенно слабыми, при этом средний балл EMD при включении лазера составляет 0,0192. Это среднее значение на 0,001 выше относительно строгого 99% порога 0,0191 и на 0,003 выше среднего значения второго лазера. Таким образом, клетки в среднем по-прежнему очень похожи на границы.

Этот момент частично обсуждался в вышеупомянутом комментарии 1a), но здесь метод, используемый для оптогенетического эксперимента, имеет особое ограничение в нацеливании на популяцию клеток в MEC.

Во-первых, уровни экспрессии вируса и эффективность ретроградного транспорта ретро-AAV не являются 100% (Tervo et al., 2016), а экспрессия ограничена субпопуляцией RSC-проецирующих клеток в MEC (Рисунок 5 — приложение к рисунку 2). Затем оптическое волокно диаметром 400 мкм покрывает менее половины боковой ширины MEC и помещается на ~ 0,5 мм выше дорсального края MEC, чтобы избежать повреждения клеток MEC. Мощность лазера составляла 20 мВт на конце волокна, которое быстро снижалось до 5 мВт / мм ² на расстоянии 1 мм от конца волокна (Расчет основан на инструменте Центра оптогенетических ресурсов; https: //web.stanford.edu / group / dlab / optogenetics /). Согласно Choung et al. (2014), мощность лазера 5 мВт / мм ² может достигать только 30% ингибирования в нейронах, экспрессирующих Jaws. Следовательно, этот метод позволил нам манипулировать только клетками дорсального полюса MEC, а клетки вентральной области, скорее всего, не были затронуты.

Из-за этого методологического ограничения вопрос о том, выше или ниже порогового значения средние баллы EMD в популяции, вводит в заблуждение, поскольку некоторые пограничные ячейки не будут затронуты просто потому, что проецируемые ячейки MEC не были в достаточной степени подавлены.Наша основная цель этого эксперимента — показать, что информация о границах в RSC, по крайней мере, частично получена из MEC, что отражается в изменениях силы настройки (например, баллов EMD) пограничных клеток RSC из-за ингибирования MEC. Мы добавили дополнительную подпанель на рис. 5 — приложение к рисунку 3B, чтобы показать эти специфичные для ячейки различия между сеансами выключения и включения лазера.

Для исправленной рукописи мы дополнительно выполнили дополнительные контрольные эксперименты для оптогенетических манипуляций, которые теперь представлены на рисунке 5 — добавлении к рисунку 4.Двум животным имплантировали оптрод в RSC, следуя той же процедуре, что и на фиг. 5K-O, но без инъекции AAV. Таким образом, пограничные клетки RSC показывают высокую согласованность в своих оценках EMD между сессиями, в отличие от результатов, показанных на Рисунке 50. Это иллюстрирует значение этих оптогенетических манипуляций в целом.

Этот результат теперь обсуждается в подразделе «Запрещение ввода MEC нарушает кодирование границ в RSC, но не наоборот» исправленной рукописи и в легенде к рисунку 5 — добавлению к рисунку 2.

г), как и в случае б) Аналогично нерепрезентативные клетки, кажется, показаны на рис. 5L и 5N.

См. Наш комментарий в 1b). Эти клетки представляют нарушенную настройку из-за подавления их входов.

e) Нарушение зажигания, вызванное инактивацией MEC, кажется незначительным (рис. 5D, O), а примеры в 5L (и в некоторой степени 5N) неубедительны, потому что схемы зажигания не кажутся стабильными в двух ‘OFF ‘испытаний, поэтому трудно быть уверенным, что изменения в испытании’ ON ‘вызваны манипуляциями.В какой степени лазерная стимуляция (рис. 50) увеличивает «беспорядок» стрельбы, а не изменяет ее характеристики настройки — например, снижает пространственную информацию / стабильность или увеличивает возбудимость (различаются ли скорости стрельбы)?

Мы согласны с рецензентами в том, что крайне важно оценить, связано ли частичное нарушение сеанса выключения лазера с внутренней нестабильностью пограничных клеток RSC или нет. Поэтому мы провели контрольные эксперименты, в которых лазер применялся без экспрессии опсина, и подтвердили общую стабильность пограничных клеток RSC в течение всего сеанса (Рисунок 5 — приложение к рисунку 4).Таким образом, увеличение баллов EMD при включенном лазере, а также частичное увеличение во втором выключенном сеансе является специфическим для инактивации MEC.

пограничных клеток RSC, которые нарушены ингибированием MEC (например, значительное увеличение баллов EMD в сеансе включения света), демонстрируют только частичное восстановление манипуляции с торцевым ингибированием аксонов (рис. 50) или продолжающееся нарушение манипуляций клетка-тело. в последующем отключенном сеансе. Одной из возможных причин этого длительного эффекта является то, что мы использовали непрерывную лазерную стимуляцию в течение 5 минут подряд во время сеанса включения света, и 5-минутного перерыва перед окончательным сеансом выключения лазера может быть недостаточно для восстановления нормальной физиологической функции (например,грамм. нарушение концентрации ионов, создаваемое хлоридными насосами). Также возможно, что ингибирование клетка-тело может, в частности, вызывать долговременную реорганизацию цепи в MEC. В отличие от изменений в баллах EMD, мы не наблюдали каких-либо изменений в общей скорости активации пограничных клеток RSC из-за манипуляции (Рисунок 5 — приложение к рисунку 3A).

Мы также хотели бы отметить, что даже стабильные пограничные ячейки не обязательно создают одинаковые карты скорости между сессиями, и поэтому прямое сравнение полей активации между картами скорости вводит в заблуждение.Из-за конъюнктивной чувствительности как к границе, так и к направлению, карты скорости пограничных клеток RSC обычно представляют собой пятна, что в основном связано с направленным уклоном животного возле стен и может отличаться в зависимости от поведения животного от сеанса к сеансу. Таким образом, баллы EMD должны давать здесь лучшую количественную оценку.

Теперь мы обсудим эти моменты в исправленной рукописи в подразделе «Запрещение ввода MEC нарушает кодирование границ в RSC, но не наоборот».

f) Для хемогенетических и оптогенетических манипуляций отсутствуют стандартные контроли.

В частности, нет никаких записей группы без DREADD или фиктивных инъекций для хемогенетического эксперимента, и нет контрольной группы вируса в оптогенетических экспериментах. Таким образом, эффект может быть вызван системными эффектами в первом случае и нагреванием во втором. Эксперименты DREADDs действительно имеют внутренний контроль с инактивацией инактивации RSC-MEC, но не оптогенетические эксперименты. При этом эксперимент по ингибированию клеточного тела дает больше уверенности в результате.

Мы благодарим рецензентов за это важное предложение и провели дополнительные отрицательные контрольные эксперименты на двух животных против наших оптогенетических манипуляций, которые теперь представлены на рисунке 5 — рисунок в приложении 4 (см. Также комментарии к 1a, 1c и предыдущему 1e). Пограничные клетки RSC не показали каких-либо значительных изменений в их скорости активации или граничных баллах EMD в течение сеансов, поскольку лазерный свет применялся в отсутствие ингибирующего опсина, исключая нагрев как потенциальную помеху для наших результатов оптогенетических манипуляций на рисунке 5.

г) Эти данные интерпретируются с преувеличением.

Abstract «Эти эгоцентрические представления… требуют ввода от MEC». Подраздел «Ингибирование ввода MEC нарушает кодирование границ в RSC, но не наоборот», «Хотя эти эксперименты с манипуляциями, опосредованными DREADD, предполагают необходимость сигналов MEC для настройки границ в RSC…». Пояснения к рисунку 5: «Граничные ячейки RSC требуют ввода от MEC для поддержания их настройки границ». Необходимость и Требование — это несостоятельные выводы из показанных скромных эффектов, и все это следует перефразировать, чтобы случайных читателей не ввести в заблуждение.

Они должны выполнить анализ проверки работоспособности, при котором ячейки с пиковой частотой, скажем, 1 Гц исключаются из анализа. Если ячейка на самом деле не срабатывает, исследование пространственных характеристик нескольких доступных шипов может оказаться неинформативным.

Мы понимаем озабоченность рецензента и тщательно перефразировали эти утверждения в отредактированной рукописи в аннотации, подраздел «Запрещение ввода MEC нарушает кодирование границ в RSC, но не наоборот», раздел «Обсуждение» и в легенде на рисунке 5.Хотя это исследование не может определить, вызывает ли полное подавление MEC полное нарушение граничного кодирования в MEC, наших результатов достаточно, чтобы сделать вывод о том, что входы MEC необходимы для поддержания резкой настройки границ в RSC, поскольку подавление MEC-клеток значительно увеличивается. Оценка EMD пограничных клеток RSC, и мы тщательно прояснили эти моменты в исправленной рукописи.

Мы согласны с тем, что небольшое количество всплесков может привести к ошибочным картам пространственной скорости. В целом, ячейки классифицируются только как пограничные ячейки RSC со средней частотой срабатывания выше 0.5 Гц во всех сеансах без манипуляций. Тем не менее, мы решили включить клетки, которые имеют минимальное срабатывание только в сеансах опто / хемогенетических манипуляций, поскольку это явный признак нарушения срабатывания из-за манипуляции.

h) Входные данные, связанные с субикулярной границей. Граничное кодирование сохраняется в темноте (Lever et al., 2009; см. Также Brotons-Mas et al., 2010), и большинство клеток сохраняют свою настройку без наличия стенок (Lever et al., 2009; Stewart et al., 2014). ) показан в субикулюме, и, таким образом, существует источник информации, кодирующей границы, в дополнение к энторинальной коре головного мозга, которая разделяет некоторые ключевые особенности с этими ретроспленальными пограничными клетками.Проекция на ретросплениальную кору от дорсального субикулума, где были обнаружены пограничные векторные клетки, плотная (см., Например, Wyss and Van Groen, 1992). Я думаю, Rosene и van Hoesen, 1977 предполагают, что основной корковый афферент к гранулярным RSC берет свое начало в субикулуме. Таким образом, при рассмотрении информации о границах, поступающей в RSC, следует упомянуть такую ​​работу по отслеживанию граничных ячеек и анатомии.

Мы согласны с рецензентами, что субикулюм действительно является многообещающим кандидатом для обеспечения входных данных, связанных с границами, для пограничных клеток RSC, помимо MEC, в частности, из-за его плотной связи и присутствия граничных векторных клеток.Возможно, что некоторые из невозмущенных пограничных клеток RSC после фармако- или оптогенетического подавления MEC могут получать входные данные из субикулюма.

Мы отмечаем, что пограничные клетки RSC срабатывают преимущественно вблизи стенок (Рисунок 4 — приложение к рисунку 1C, D) в отличие от векторного представления граничных векторных ячеек в субикулуме, что указывает на большее сходство с пограничными клетками MEC. Однако некоторые ключевые особенности граничных векторных ячеек, с точки зрения поддержания настройки границ в темноте или без наличия стен, являются общими с пограничными ячейками RSC.Дальнейшее исследование конкретного вклада субикулярных входов в RSC является важной будущей работой, и мы добавили раздел в раздел обсуждения, чтобы рассмотреть потенциальную актуальность субикулярных входов, включая ссылки, предоставленные рецензентом.

2) Каковы определяющие характеристики «пограничных ячеек» RSC, настроены ли они направленно, как они соотносятся с другими чувствительными к границе ячейками и как их называть?

a) Количественная оценка граничных баллов проводится путем сравнения с гауссовским сглаженным шаблоном стрельбы по границам.Однако метод сравнения (расстояние от землеройного двигателя, EMD) не ясен — было бы полезно дать интуитивно понятное объяснение, такое как общее расстояние, пройденное всеми единицами скорострельности, чтобы соответствовать скорости стрельбы и распределению шаблонов. Более интуитивное понимание чисел можно получить, если отобразить ячейки со значениями, близкими к пороговым значениям классификации, а не только на хвостах или рядом с ними. На рисунке 1F показаны значения 0,14, 0,145, 0,159…. а затем 0,222 и 0,312. Пожалуйста, покажите ячейки рядом с порогом 0,1906. Соответственно, на Рисунке 1E показаны значения EMD, соответствующие порогам 95 и 90%.

Мы согласны с рецензентами в том, что более интуитивное объяснение метрики EMD принесет пользу читателю, в частности, потому, что это новая методология. Мы добавили дополнительное пояснение в раздел «Результаты». Мы также добавили множество примеров карт скорости клеток с оценками EMD с равномерно распределенными интервалами в диапазоне от 0,14 до 0,23 на рисунке 1 — рисунок, дополняющий 2G из набора данных одного животного, и предоставили значения процентилей 95 ^th и 90 ^th на рис. 1E, чтобы лучше понять взаимосвязь между ratemap ячейки и связанной с ней оценкой EMD.

b) Неясно, в какой степени выбросы должны быть ограничены границами окружающей среды, как метод улавливает выбросы, смещенные на определенное расстояние от границы, и как регулировка расстояния и эгоцентрического направления каждой ячейки нашел. Если шаблон находится только на границе, пропускаются ли более дистально настроенные клетки?

Применяется ли та же мера к MEC (для справедливого сравнения MEC и RSC это должно быть)? И находит ли он ячейки, которые стреляют далеко от границы в MEC? Это особенно актуально, учитывая загадку, что пространственное представление происходит на расстоянии до 50 см от границы «пограничными ячейками» MEC? Отличалась ли настройка расстояния между RSC и MEC (пожалуйста, покажите распределения настройки расстояния для обеих областей)?

Метод EMD в некоторой степени гибок в классификации клеток, позволяя нейронам иметь определенную степень шипов в центре арены.Он фокусируется на общем весе полей стрельбы и присваивает все более высокое значение расстояния, когда этот вес перемещается от краев. Это можно увидеть на недавно добавленных картах скорости на Рисунке 1 — добавлении к рисунку 2G (см. Также предыдущий комментарий 2a), где карты скорости имеют все больше полей возбуждения по направлению к центру по мере увеличения их оценки EMD, а ячейки, как правило, имеют большую долю резко удаляется от стен, когда EMD падает выше 1 ^-го -процентильного порога 0.191.

Чтобы оценить способность процедуры классифицировать клетки с различными предпочтительными дистанциями выстрела, мы смоделировали набор синтетических карт скорости, чтобы количественно оценить эту взаимосвязь между расстоянием между стенками шипов и показателем EMD клетки (рис. 4 — приложение к рисунку 1С). Как и ожидалось, оценка EMD минимальна, когда все шипы находятся рядом со стеной, с ненулевыми значениями и смещением впадины из-за поведенческой недостаточной выборки пространства. Мы также наблюдали линейное увеличение баллов EMD в зависимости от увеличения расстояния шипов от стены, и моделируемые клетки будут классифицироваться до тех пор, пока шипы не достигнут порога расстояния 17-18 см от стены.

Следовательно, как отметили рецензенты, возможно, что исходный шаблон границы мог пропустить граничные ячейки с настройкой на большее расстояние до стен, потому что этот шаблон был оптимальным для захвата ячеек с предпочтительной настройкой расстояния ниже 20 см. Чтобы оценить наличие пограничных ячеек, которые срабатывают за пределами этого диапазона, мы использовали 5 дополнительных шаблонов с их основным полем на увеличивающемся расстоянии от стены (Рисунок 4 — приложение к рисунку 1D; это было сделано только для подмножества данных из-за вычислительные ограничения).

Результат предполагает, что ячейки, которые были идентифицированы с помощью исходного шаблона, все еще могут быть захвачены с помощью шаблонов, которые имеют поля на расстоянии 2 строк (например, до шаблона 3). Шаблоны на этих расстояниях будут захватывать подмножество дополнительных ячеек, которые были бы качественно похожи на исходные пограничные ячейки (поля стрельбы, прикрепленные к стене, но более протяженные, с настройкой максимального расстояния 16 ± 5 см). Важно отметить, что по мере того, как количество ячеек, идентифицированных с исходным шаблоном, уменьшалось до нуля, мы также не видели никаких новых ячеек, идентифицированных шаблонами на большом расстоянии от стены.Этот результат подтверждает, что пограничные клетки RSC были в основном захвачены исходным шаблоном, демонстрируя настройку расстояния в непосредственной близости от стен до 20 см, и существование клеток RSC с большей настройкой расстояния от стенки маловероятно.

Верно, однако, что мы могли бы использовать ту же процедуру EMD для категоризации пограничных ячеек MEC, но применение этой процедуры непросто. Ячейки MEC обычно настраиваются только на одну или две стены, поэтому для этого потребуются баллы EMD для нескольких шаблонов, которые имеют поля срабатывания в различных их комбинациях (всего 10 шаблонов или 14, если вы рассматриваете комбинации с тремя стенами).Для статистических тестов это потребует сравнения между перемешанным распределением каждого соответствующего шаблона и баллом EMD ячейки, которое после корректировки на множественные сравнения даст довольно консервативные оценки.

Мы провели предварительное исследование этого подхода, используя шаблоны с полями стрельбы, прикрепленными только к одной стене (изображение ответа автора 1). Мы заметили, что процедура EMD смогла найти ячейки с картами скорости, которые очень похожи на шаблон, некоторые из которых ранее были идентифицированы как пограничные ячейки (изображение ответа автора 1C, средние и нижние строки).Однако этот подход также выявил ряд ложных срабатываний, включая ячейки, которые имеют только небольшие поля стрельбы рядом со стеной, и два распределения баллов EMD между пограничными и не пограничными ячейками частично перекрываются (изображение ответа автора 1A). Эти примеры, вместе со сложностями сложных статистических сравнений, демонстрируют, что процедура потребует существенной адаптации, чтобы быть подходящей для классификации пограничных клеток MEC. К сожалению, это подрывает то преимущество, которого мы здесь пытаемся достичь, а именно большую сопоставимость с нашими результатами в RSC.Таким образом, мы сильно предпочитаем продолжать полагаться на исходную граничную оценку для классификации пограничных ячеек в MEC.

EMD классификация пограничных ячеек в MEC с использованием шаблонов, специфичных для MEC.

(A) Распределение баллов EMD, выбор самого низкого значения на любом из четырех шаблонов для каждого нейрона MEC. Темно-зеленый цвет представляет популяцию пограничных клеток в MEC, которые были классифицированы ранее с использованием пограничной оценки.(B) Четыре шаблона, используемые в этой процедуре, с полями для стрельбы, прикрепленными к одной стене. (C) Карты пространственной скорости 8 ячеек с самым низким показателем EMD на любом из шаблонов (например, самые левые значения в A). Верхний ряд: два примера ячеек с локальной стрельбой возле стены, что привело к низкому баллу EMD. Средний ряд: три примера ячеек, не классифицируемых по граничной оценке (например, значения ниже 0,5), но все же довольно похожих на границу. Нижний ряд: три пограничные ячейки, идентифицированные обоими методами.

Что касается того, почему наш декодер работает лучше на больших расстояниях от стенок в ячейках MEC по сравнению с RSC (рис. 6C), мы полагаем, что это из-за другого общего распределения пиков к центру арены.Несмотря на то, что обе популяции пограничных клеток имеют максимальную стрельбу на краю арены (см. Распределения настройки расстояния пиков на рисунке 4J для RSC и на рисунке 6 — приложение к рисунку 1E для MEC), мы наблюдали значительно более низкие корреляции популяционных векторов в MEC на более длинной стенке. диапазон расстояний (Рисунок 6 — приложение к рисунку 1B). Это говорит о большей изменчивости между клетками, где у некоторых наблюдается более сильное снижение скорости выстрела по мере удаления животного от стены, в то время как у других разложение слабее.Кроме того, производительность декодирования зависит от воспроизводимости одной и той же скорости передачи на одном и том же расстоянии, что не обязательно очевидно на карте скорости, но которая дает более согласованные результаты для пограничных ячеек MEC.

Что касается нашей процедуры для получения пиковых значений настройки, это было ранее описано в разделе методы> карты скорости границы: «Предпочтительное направление и расстояние ячейки были получены путем нахождения ячейки с максимальной скоростью стрельбы и выбора соответствующих значений расстояния и угла ячейки. .”

Эти моменты теперь описаны в разделе «Результаты» отредактированной рукописи.

c) Сравнение с фактическими граничными ячейками (которые должны непрерывно срабатывать вдоль границы) важно — новая оценка не учитывает пропуски в стрельбе (отсюда появление ячейки сетки на рис. 5L вверху слева?) И не требует. аллоцентрическое направление настройки (характеристика пограничных ячеек и пограничных векторных ячеек).

Насколько сильна настройка на эгоцентрическое направление или эти клетки в основном стреляют около границы в любом направлении? 185/485 эгоцентрически настроенных клеток кажется низким.У 300/485 нет направленной модуляции или есть качественная эгоцентрическая модуляция, но ниже статистического порога? Если они вообще не имеют направленной модуляции, их нельзя классифицировать ни как эгоцентрические, ни как аллоцентрические.

Сделанные утверждения (см. Также 2d) требуют дальнейшего исследования потенциальных различий между подтвержденными ими эгоцентрическими пограничными клетками и потенциально многочисленными аллоцентрическими пограничными клетками внутри RSC. Пожалуйста, предоставьте распределение сил эгоцентрической (и аллоцентрической) направленной настройки по популяциям «пограничных клеток» в RSC и MEC.

Мы хотели бы уточнить, что пограничные ячейки RSC, описанные в этой работе, действительно срабатывают вдоль всей стены, хотя и не в равных пропорциях. Многие клетки ограничены дополнительными факторами, такими как направление стены относительно животного, которое мы исследуем на рисунке 4, из-за чего стрельба кажется прерывистой на карте скорости клетки. Одной из возможных причин является существенное неравномерное распределение занимаемых позиций и направлений по пространственным ячейкам, поскольку животные, естественно, неравномерно отбирают окружающую среду в течение короткого сеанса записи.Иллюстрацией этого явления являются смоделированные пограничные ячейки, представленные на рисунке 6 — приложение к рисунку 1F, а также более высокие баллы EMD в диапазоне расстояний 0-5 см на рисунке 4 — приложение к рисунку 1C. Были созданы шипы для представления чистой пограничной ячейки с дополнительным ограничением границы в определенном диапазоне направлений (ширина π / 2) относительно животного. Результирующие графики скачков траектории и карты темпов прерывистые, и верхняя ячейка на этом рисунке не имеет скачков в северо-западном углу из-за недостаточной выборки.Вообще говоря, большинство графиков пиковых траекторий показывают спайки, покрывающие всю стену (см. Примеры на рис. 1C, рис. 4A и 4E-F и рис. 4 — приложение 2 к рисунку), а для направленных нейронов карты эгоцентрических границ имеют вид одиночное поле непрерывной стрельбы (рис. 4C и 4E-F и рис. 4 — дополнение к рисунку 2).

Что касается силы настройки всех пограничных клеток, мы действительно обнаружили, что примерно 40% всех нейронов имеют эгоцентрическую настройку по направлению. Теперь мы предоставляем пропорции эгоцентрических и аллоцентрических направленно настроенных пограничных клеток в RSC и MEC на рисунке 6B.Этот результат показывает, что только 7% всех пограничных ячеек RSC настроены на аллоцентрическое направление головы, что аналогично не пограничным ячейкам (7,3%, также см. Второстепенный пункт 1). Следовательно, пограничные клетки RSC ниже эгоцентрического статистического порога не обязательно являются аллоцентрическими и все же имеют относительно высокий MVL для эгоцентрической настройки (RSC: направленные клетки, MVL = 0,40 ± 0,01; ненаправленные клетки, MVL = 0,29 ± 0,01; среднее значение ± SEM. ; Критерий ранксума Вилкоксона: z = 9,45, p = 3,3 x 10 ^-21 ). Напротив, подмножество пограничных клеток в MEC демонстрирует конъюнктивное кодирование с аллоцентрическим направлением головы, как ранее сообщалось в Solstad et al.(2008), где 58% клеток в значительной степени настроены на аллоцентрический HD.

Эти результаты подчеркивают разницу между эгоцентрическими доминантными клетками в RSC и аллоцентрическими доминантными клетками в MEC, и мы включили этот момент в подраздел «Кодирование границ RSC является более локальным и коррелирует с будущим движением животного».

г) Уточнение языка, используемого в разделах «Аннотация, введение и обсуждение», представляется жизненно важным. Авторы делают много различий между аллоцентрическими пограничными ячейками в других регионах и эгоцентрическими пограничными ячейками здесь.Кроме того, в аннотации предлагается краткое изложение: «Пограничные клетки в RSC… чувствительны к направлению животного к ближайшим границам». Является ли только Earth Mover Distance (EMD) эгоцентричным? Если нет, и все анализы относятся к популяции EMD, результат не следует рассматривать как трансформацию от аллоцентрической к эгоцентрической. Если бы эгоцентрические пограничные клетки анализировались повсюду, это оправдало бы заголовок и обрамление.

Сбивает с толку называть как барьерно-чувствительные клетки в RSC, так и ранее задокументированные пограничные клетки EC просто «пограничными клетками», когда две популяции кажутся разными.«Пограничные клетки» были определены Solstad et al., 2008 как клетки, которые активируются, когда животное находится прямо рядом с барьером в определенном аллоцентрическом направлении (таким образом, отличая их от ранее существовавших «пограничных векторных клеток»). Впоследствии они предположили, что пограничные клетки реагируют на прямой контакт с физически присутствующим барьером, в отличие от « объектных векторных клеток », которые также реагируют на объект, подвешенный над ними (Hoydal et al., 2019), или пограничных векторных клеток, которые могут реагировать на предыдущие расположение барьера (Poulter et al., bioRxiv). Барьер-чувствительные клетки RSC явно не являются «пограничными клетками» — они могут реагировать на барьеры на расстоянии, некоторые настраиваются на эгоцентрическое направление, и (авторы утверждают) не являются прямым сенсорным ответом на барьер.

Как их называть? Если они думают, что популяция обычно настроена на эгоцентрическое направление (это не ясно, см. Следующий пункт ниже), «эгоцентрические пограничные векторные клетки» были бы технически правильными, но это немного скучно, главное, чего следует избегать, — это называть их то, чем они не являются.Возможно, обращение к ним с помощью метки, содержащей «RSC», по крайней мере, прояснит, когда они относятся к своим ячейкам RSC, а когда они относятся к пограничным ячейкам в EC («пограничные ячейки RSC» или аналогичные).

Мы полностью согласны с рецензентом в том, что номенклатура функциональных типов клеток, которые кодируют аспекты границ окружающей среды, усложняется. Первое использование «пограничных ячеек» было предложено Солстадом и др. (2008) и относится к группе ячеек в MEC с определенными свойствами настройки границ.Однако само определение не очень информативно относительно их точных свойств, кроме кодирования информации о границах. И наоборот, название «граничная векторная клетка» подразумевает векторные свойства (например, расстояние и направление) и относится к гранично-чувствительным клеткам, обнаруженным в субикулуме. Как предполагает обозреватель, термин «эгоцентрические граничные векторные клетки» является еще одним потенциальным определением для избирательных по направлению клеток, и он был принят Александром и др. (2020) вместе с «обратными эгоцентрическими граничными векторными клетками» для граничных клеток. вне ячеек.

Однако важно повторить, что только 39% клеток, чувствительных к границам, описанных в этой работе, демонстрируют направленную настройку стенок, что делает термин «эгоцентрический» довольно неточным, в отличие от 100% клеток, описанных в Alexander et al., (2020) ). Вместо этого все ячейки в этой рукописи идентифицируются нашей процедурой EMD, которая разделяет одну определяющую особенность, то есть сильную степень выброса около всех внешних стен арены и, таким образом, граничит с окружающей средой. Большинство наших анализов, за исключением рисунка 4, были сосредоточены на этом аспекте настройки ячеек на расстоянии, а граничные ячейки как в RSC, так и в MEC имеют общие свойства настройки приближения к стене (рисунок 4J, рисунок 6 — приложение к рисунку 1E, см. Наши комментарии к 2а).Наш дополнительный анализ с различными шаблонами EMD дополнительно подтвердил, что существование пограничных клеток RSC при более длинной настройке расстояния от стены маловероятно.

Таким образом, мы выбрали более общий термин «пограничные клетки» и добавили анатомическую метку RSC или MEC на протяжении всей этой работы.

В свете этого обсуждения мы пересмотрели терминологию по всей рукописи и адаптировали текст везде, где это необходимо, чтобы уменьшить количество потенциальной путаницы между различными функциональными типами клеток и / или анатомическими областями.Мы будем рады продолжить обсуждение, если рецензенты по-прежнему сочтут терминологию в измененной рукописи сбивающей с толку.

e) Описание пограничных ячеек MEC немного вводит в заблуждение. «Эти особенности являются общими для пограничных ячеек MEC, так как их граничная настройка также поддерживается без наличия стен (Solstad et al., 2008)».

Данные Solstad et al., 2008 (рис. S8 и S9) показывают довольно измененное обжигание при удалении стен. (A) Из 10 пограничных ячеек, изученных при манипуляциях без стенок, только одна сохраняла свое поле в среде без стен, другие выполняли сложное или, казалось бы, вращательное переназначение.(B) Кроме того, Solstad S9 предполагает, что кажущееся вращательное переназначение пограничных полей произошло, несмотря на то, что направленное срабатывание одновременно записанных ячеек направления головы было стабильно по всей стене — никаких манипуляций со стеной. Таким образом, даже кажущееся простое повторное отображение вращения может быть более сложным. Таким образом, в целом этот раздел нуждается в доработке и уточнении.

Основной результат манипуляций без стены, описанный в Solstad et al., (2008), показан на рисунке S7. Мы следовали оригинальной интерпретации авторов своих данных: «Поля границ часто, но не всегда поддерживались после удаления внешних стен».

Рецензент справедливо отмечает, однако, что пограничные клетки в MEC демонстрируют ротационное переназначение в некоторой степени после удаления стенки, что является сложной динамикой, и ее интерпретация зависит от полного понимания задействованных основных схем (например, взаимосвязи между пограничными ячейками в MEC и головной части тела). -направление, сетка и размещение ячеек). Тем не менее, ротационное переназначение не изменяет присущих свойствам возбуждения пограничных ячеек, поскольку они по-прежнему кодируют информацию о расстоянии до ближайших границ, хотя и до другой границы.В этом смысле характеристики, описанные в наших результатах, совпадают с характеристиками, полученными в Solstad et al., (2008).

Мы пересмотрели раздел «Обсуждение», чтобы прояснить эти тонкие различия между обоими результатами.

3) «Полная тьма». Если состояние темноты нарушается, экспериментатор будет нести меньшую нагрузку, чтобы обеспечить его полноту; например темнота, значительно уменьшающая сетчатость, означает, что активация ячеек сетки у мышей вспомогательной системы зрения (Chen et al., 2019) является безопасным выводом, и если темнота не была полной, это не имеет большого значения.[…] Сведения о том, что люди, крысы, мыши и кошки могут видеть в предположительно невидимом инфракрасном спектре, если они адаптированы к темноте, см., Например, Pardue et al., 2001 и Palczewska et al., 2014. Статья о хорошем зрении хорьков на 870 нм может представлять интерес (Newbold and King, 2009).

Мы понимаем озабоченность рецензента по поводу нашего определения полной темноты. Эти эксперименты проводились в предположении, что крысы имеют ограниченное зрение на более высоких длинах волн, при этом чувствительность конуса быстро снижается выше 600-650 нм (например.грамм. в диапазоне красного света; см. функции спектральной чувствительности на Рисунке 1, Рисунке 2, Рисунке 3 в обзоре Jacobs et al., 2001). Ни одна система видеонаблюдения не может работать в отсутствие какого-либо света, поэтому вместо использования спектра видимого света наша система записи включала 6 камер Flex3 со множеством инфракрасных (ИК) светодиодов, направленных на арену, отслеживая ИК- световозвращающие маркеры, подключенные к имплантированному электроду.

Во время эксперимента мы предприняли несколько мер, чтобы гарантировать отсутствие видимого света для животных.Это включает в себя отключение небольших источников света в комнате, таких как компьютерные и сенсорные светильники, в то время как арена была полностью закрыта толстой черной занавеской. Лампа в помещении включалась в условиях тусклого освещения за 10 секунд до начала записи и включалась снова во время интервала между испытаниями, составлявшего ~ 5 минут. Во время записи экспериментатор ощущал полную темноту с нулевой видимостью в комнате даже после 15 минут адаптации. Он оставался неподвижным и молчал возле арены на протяжении всей записи, разбрасывая гранулы с едой.

Однако для нас стало сюрпризом наличие свидетельств того, что как крысы, так и люди обладают некоторой чувствительностью в инфракрасном спектральном диапазоне после адаптации к темноте. Чтобы сравнить наши условия инфракрасного освещения с теми ссылками, которые предоставлены рецензентом, мы провели дополнительные измерения, чтобы зафиксировать спектральную плотность наших условий освещения, вместе с измерением интенсивности энергии на максимальной длине волны (изображение ответа автора 2).

Измерение спектральной плотности света, используемого в экспериментах, зафиксированного спектрометром Flame-S (OceanOptics).

Черная линия представляет собой спектральный компонент инфракрасного светодиода, используемого для отслеживания в темноте, а красная линия показывает компоненты настольной лампы, используемые для создания условий тусклого света. Размеры единиц измерения интенсивности являются произвольными, датчик размещается на расстоянии от источника света, чтобы не насыщать его.

ИК-светодиодная подсветка достигает максимума на длине волны 850 нм и быстро спадает, при этом энергия ниже 750 нм практически отсутствует.Хотя в традиционной литературе нет перекрытия между этим спектральным диапазоном и функциями спектральной чувствительности глаза крысы (Jacobs et al., 2001), этот диапазон действительно охватывает инфракрасную стимуляцию, используемую в литературе, цитируемой рецензентом.

В частности, Pardue et al. (2001) сообщают о визуально-вызванных ответах в V1 крыс в результате прямой стимуляции сетчатки во время анестезии с использованием светодиодов с пиковыми длинами волн 890 и 936 нм. Palczewska et al. (2014) изучают обнаружение человеком прямой стимуляции сетчатки с использованием импульсного лазерного излучения в диапазоне 950-1200 нм, в то время как Newbold и King (2009) изучают зрение хорьков, когда животные учатся обнаруживать ИК-светодиоды, включенные в диапазон 870 нм.

Однако мы хотели бы выделить два важных отличия между этими исследованиями и нашим:

1) Интенсивность света. Во всех трех исследованиях использовался свет высокой интенсивности, непосредственно стимулирующий сетчатку на близком расстоянии и после адаптации к темноте. Мы измерили интенсивность света нашей светодиодной системы с помощью фотодиода S170C (Thorlabs) и измерителя мощности PM100D (Thorlabs), которая составила 6000 мкВт или 18,52 Вт / м ² при измерении вблизи источника света. Наши камеры располагались на высоте 2 м над поверхностью арены от потолочного крепления под углом 45-60 ° вниз, а энергия на поверхности арены была существенно ниже и составляла 0.51 ± 0,06 Вт / м ² . Учитывая наличие 6 камер, это 18,52 * 6 / 0,51 = 217 раз уменьшение световой энергии, попадающей в глаз животного, из-за расхождения света на расстоянии.

2) Обнаружение света. Существует реальная разница между способностью обнаруживать присутствие или отсутствие точечного источника света и использованием этого света для наблюдения за окружающей средой. В первом случае обнаружение может происходить в условиях крайне низкой видимости, а во втором случае требуется гораздо более высокий уровень освещения.

Наконец, в качестве проверки работоспособности, мы дополнительно проверили, изменили ли клетки в RSC свою частоту всплесков в зависимости от адаптации к темноте, но мы не смогли наблюдать значительных различий в количестве всплесков между первой и второй половиной каждого сеанса темноты. . Это верно как для пограничных ячеек (знаковый ранговый критерий Вилкоксона: z = -1,42, p = 0,156), так и для других ячеек (знаковый ранговый критерий Вилкоксона: z = 1,04, p = 0,300) в RSC.

В совокупности мы надеемся, что это является достаточным подтверждением нашей интерпретации, согласно которой наши животные были не в состоянии иметь достаточную видимость в этих условиях инфракрасного света, чтобы должным образом видеть свое окружение.Все эти экспериментальные условия явно упомянуты в подразделе «Пограничные клетки сохраняют свою настройку в темноте и не управляются непосредственно ощущением усов», и мы добавили дальнейшие описания в раздел «Материалы и методы» исправленной рукописи.

4) Вставка объекта

Эта манипуляция пока неубедительна.

a) Хотя в их реферате это указано в качестве основного вывода, для этого эксперимента не так много ячеек.

b) Кажется неоптимальным, чтобы область интереса к объекту была квадратной, а не круглой, а довольно большой квадрат.

Рецензент выделяет здесь проблему, с которой мы тоже боролись. То есть наблюдение, что пограничные клетки RSC не увеличивают свою активность в области вокруг нового объекта (рис. 2G-I), в то время как они показывают увеличение баллов EMD граничного шаблона (рис. 2J), что указывает на изменения в карта скорости ячейки после введения объекта.

Тем не менее, обратите внимание, что наш метод EMD достаточно чувствителен, чтобы обнаруживать изменения, вызванные добавленным объектом даже в небольшом количестве ячеек, что проиллюстрировано анализом манипуляций с объектами в нейронах S1bf, в результате чего показатели EMD для 23 клеток значительно упали вставки объекта (рисунок 2 — приложение к рисунку 1H).Кроме того, изменение возбуждения из-за объекта в любом направлении (увеличенное или уменьшенное) покажет в нашей мере пространственных корреляций между типами сеансов (рис. 2I;), но корреляции не уменьшились для пограничных клеток RSC, в отличие от нейронов S1bf (Рисунок 2 — приложение к рисунку 1I, левая панель). Здесь общее количество клеток было одинаковым в обоих случаях (23 классифицированных клетки), и мы использовали тот же подход и статистические тесты, но обнаружили значительное смещение полей возбуждения при вставке объекта только в соматосенсорной коре, но не в RSC.

Что касается области интереса, нарисованной вокруг местоположения объекта, мы поняли, что иллюстрация на рисунке 2F не является точным представлением области, лежащей в основе, используемой для вычислений, поскольку область интереса имела ширину 8/25 интервалов (например, 32 см или 1 / 3 ^rd арены), но на рисунке нарисован крупнее (больше половины ширины). Кроме того, мы особо позаботились о том, чтобы не засечь огневые поля рядом с ближайшими стенами в северо-западном углу. Принимая во внимание комментарий рецензента, мы адаптировали этот ROI, чтобы теперь он имел круглую форму с диаметром 8 пространственных интервалов, покрывающих 11 см пространства с каждой стороны объекта.Мы обновили рисунки 2F и 2H соответственно, но результаты, описанные в подразделе «Пограничные ячейки образуют новые поля стрельбы рядом с добавленными стенами, но не объекты», качественно не изменились.

c) Возможно, 10 ячеек увеличивают свое срабатывание в этой большой квадрате ROI, а другие уменьшают срабатывание. Отсутствие возмущения при вставке объекта не является очевидным из этих данных; скорее может быть некоторая клеточная специфичность: одни клетки с возбуждением активно ингибируются объектом, а другие возбуждаются им.Кажется, что в 3-х ячейках наблюдается довольно большое сокращение стрельбы.

г) Таким образом, их совокупный анализ, возможно, немного упрощен и не учитывает специфичные для клеток ответы. Поскольку статистической мощности не так много, может быть проще просто показать большинство этих клеточных ответов на дополнительном рисунке.

Различные нейроны действительно демонстрируют вариативность срабатывания внутри ROI между типами сеансов. Хотя пограничные ячейки обычно стреляют около внешних стен, значительное количество шипов все еще можно наблюдать в центральной зоне даже в открытом поле, которые считаются «шумными» шипами.Это действие имеет высокую дисперсию как между сеансами, так и между ячейками, что можно увидеть при вычислении одного и того же результата ROI между первым и последним регулярным сеансом без объекта на арене (нормализованная дисперсия FR внутри ROI между сеансами: Reg-Reg, CV = 0,93; Reg-obj, CV = 1,06; Рисунок 2H, изображение ответа автора 3).

То, что мы наблюдали на рисунке 2H, — это то, что в популяции пограничные клетки RSC не стреляют в соответствии с их схемами стрельбы вблизи стен (например, образование новых полей стрельбы, как показано на рисунке 2B, C со стенами).Кроме того, комбинация увеличений и уменьшений для каждой ячейки между типами сеанса приведет к снижению пространственных корреляций, чего мы не наблюдали на рисунке 2I. Взятые вместе, мы считаем, что такие специфичные для клеток изменения маловероятны, и не проводим дальнейший анализ в этом направлении.

Частота срабатывания пограничных ячеек внутри области интереса объекта между первым и последним регулярным сеансом без присутствия объекта.

Отдельные ячейки (серые линии) показывают как повышенное, так и пониженное возбуждение, но средней разницы между сессиями, как и ожидалось, не было обнаружено (первая регулярная, FR = 1,61 ± 0,23; последняя регулярная, FR = 1,50 ± 0,29; знаковый ранговый критерий Вилкоксона: z = -0,763, p = 0,45).

e) Важно отметить, что шаблоны EMD смещены в сторону увеличения вероятности нулевого результата. Проще говоря, стены в граничном шаблоне имеют рядом с собой два ряда высоких бункеров для стрельбы, тогда как в шаблоне объекта эти же стены имеют только один ряд высоких бункеров для стрельбы рядом с ними, и, кроме того, этот ряд имеет более низкий коэффициент.В отличие от этого, объект в шаблоне объекта окружен тремя рядами ячеек с более высокой скоростью. (Для ясности, авторы упоминают об этой предвзятости в своем разделе «Материалы и методы»: «добавление дополнительного веса к размещенным объектам / стенам».) Таким образом, ожидается, что объект (по шаблону) вызовет сильную стрельбу для большей на увеличенном расстоянии и с более высокой скоростью, чем на границе, даже если граница является расширенным сигналом и должна больше влиять на ячейку. В такой необъективной гипотезе нет необходимости.

Мы понимаем озабоченность обозревателей распределением весов в шаблонах EMD, но хотели бы подчеркнуть, что точное распределение весов в таком шаблоне не является отражением нашей основной гипотезы о распределении скоростей классифицированных ячеек. Основная цель этого шаблона объекта — определить, формируют ли нейроны поля возбуждения вокруг местоположения объекта аналогично тому, как они это делают на стенах. В этой степени добавление дополнительного веса рядом с объектом увеличило бы, а не уменьшило бы вероятность значимого открытия, если объект вызывает дополнительные выбросы от нейрона при сравнении оценок шаблона объекта между обычными и объектными сеансами.Тем не менее, мы все еще не обнаружили значительного снижения баллов EMD с этим шаблоном для пограничных клеток RSC, в отличие от нейронов S1bf, что согласуется с результатами измерения скорости ROI и пространственной корреляции.

Мы повторили анализ EMD с другим шаблоном с равным распределением веса вокруг объекта и стен (1 ряд с равными значениями для внешних стен), и результирующее распределение EMD качественно такое же, как шаблон на Рисунке 2J, без существенные различия между обычными и объектными сеансами (нормализованный балл EMD объекта: R1, 1.0 ± 0, O1, 1,036 ± 0,032, O2, 0,986 ± 0,034, R2, 1,009 ± 0,028; Тест Фридмана: Χ2 (3) = 4,25, p = 0,24).

f) Следует предоставить более подробную информацию о предыдущем опыте работы с объектами. Может ли быть сдерживание новизны? g) Размер объекта: на рис. 2F указано, что диаметр объекта составляет 15 см, а на рис. 2 — приложение к рисунку 1, часть g и основной текст — 10 см. Пожалуйста, проверьте и уточните размеры для всех экспериментов, включая размер области интереса вокруг объекта.

Правильный размер объекта составлял 10 см, и мы скорректировали экспериментальные детали в разделе о методах, и сообщили о размерах ROI для добавленных сеансов стены и объектов в исправленной рукописи в подразделе «Пограничные ячейки образуют новые поля стрельбы рядом с добавленными стенами, но не объекты. ».

Таким образом, нет никаких сомнений в том, что стены оказывают большее влияние, чем объект, но это отличается от утверждения, что «срабатывание пограничных ячеек RSC… инвариантно для объекта, введенного в лабиринт» (раздел «Обсуждение»). Это не точная сводка, поскольку даже их анализ в его нынешнем виде показывает существенное увеличение EMD для граничного шаблона в состоянии объекта.

Наша интерпретация данных состоит в том, что пограничные ячейки RSC не демонстрируют значительного смещения своих полей стрельбы в сторону близости к местоположению введенного объекта, в отличие от введенной стены, поддерживающей другой механизм кодирования между объектами и стенами.Однако, как отметили обозреватели, это поднимает вопрос о том, какие именно изменения в картах скорости привели к увеличению баллов EMD по шаблону границ. Эти изменения, по-видимому, не являются специфическими для местоположения объекта, и одним из возможных объяснений может быть поведенческая предвзятость животного после введения объекта на арену, поскольку мы показали модуляцию FR путем поворота поведения в пограничных клетках RSC (рис. 6E). -Я). Однако для выяснения взаимодействия между объектами и стенами потребуется значительно больше данных и более глубокие эксперименты, что мы оставим для будущего исследовательского проекта.

После комментария рецензентов о том, что наши первоначальные утверждения, такие как «инвариантность к объекту», были слишком строгими по своей природе и не отражали наши текущие результаты, мы обновили несколько разделов основного текста, чтобы лучше учесть их опасения и наши взгляды, перечисленные выше. , и перефразировали наш вывод в подразделе «Кодирование границ RSC является более локальным и коррелирует с будущим движением животного».

[Примечание редакции: до принятия были предложены дальнейшие исправления, как описано ниже.]

Рукопись была улучшена, но остаются две проблемы, которые необходимо решить до принятия, как указано ниже:

1) Утверждение в аннотации, в котором говорится, что ячейки «зависят от входных данных от MEC», следует модерировать до чего-то вроде «на них влияют входные данные от MEC», чтобы лучше соответствовать точке, сделанной в обзорах.

2) В ответе вы говорите: «Мы решили включить клетки, которые имеют минимальную активацию, только в сеансах опто / хемогенетических манипуляций, поскольку это явное указание на нарушенную активацию из-за манипуляции.»Пожалуйста, подтвердите процесс, с помощью которого была отобрана популяция клеток для тестирования эффекта манипуляции.

Что касается первого пункта об аннотации, мы изменили выражение с (ячейки) «зависит от» на «на них влияют» входные данные от MEC ». (Мы также внесли небольшие изменения в другую часть аннотации из-за ограничения в 150 слов).

По второму пункту, касающемуся порога скорострельности, мы уточнили описание и провели дополнительный анализ.Как описано в пункте 1g) письма с опровержением, в исходном анализе мы использовали порог частоты возбуждения 0,5 Гц только для базовых сеансов. В этой отредактированной рукописи, чтобы оценить, можно ли объяснить основной эффект увеличения баллов EMD низкоактивными клетками, мы повторили анализ с постоянным порогом 0,5 Гц на протяжении всех сеансов и получили те же выводы. Этот дополнительный анализ подтверждает, что нарушение граничного кодирования не может быть просто объяснено уменьшением пиков.Этот момент теперь описан в подразделе «Запрещение ввода MEC нарушает кодирование границ в RSC, но не наоборот» и в подразделе «Сортировка спайков и классификация ячеек» исправленной рукописи.

Возрастов и этапов: все обо мне

От 0 до 2: «Мое! Мое!»

Карла Пул

«Нет!» «Мой!» «Мне!» Эти крики представляют собой зарождающееся чувство независимости у малышки, когда она начинает уверенно ходить и говорить.Эгоцентризм, когда ребенок смотрит на мир исключительно со своей точки зрения, помогает ей справиться с тревогами. Это также поощряет исследования малышей по мере того, как они достигают основных этапов своего развития, включая ходьбу и язык.

Как это начинается

Малыш, демонстрирующий это впечатляющее самоопределение, начинает жизнь как иждивенец. В течение первых нескольких месяцев младенец является центром ее вселенной, и любящие взрослые с нетерпением пытаются удовлетворить все ее потребности.Однако примерно через 6 недель ребенок улыбается почти любому дружелюбному лицу. Стремление ребенка к социальному взаимодействию особенно велико с точки зрения удовлетворения важных потребностей: «Обними меня, накорми меня, отрыгни!» Благодаря чуткой заботе нескольких последовательных и заботливых взрослых она начинает связывать положительные чувства с определенными людьми. Облигации образуются. Благодаря любви к другим она начинает открывать и любить себя.

Обнимая мир

К 6 месяцам у ребенка начинается роман с миром.Она исследует собственное тело, пытаясь понять, как оно работает. В конце концов, она начинает исследовать предметы. Десятиминутное исследование деревянной ложки — не редкость. Когда она учится ходить — навык, который заставляет ее чувствовать себя непобедимой, — ее двигают к своим уникальным интересам. Она полностью погружается в свои исследования — от удивительных лакомых кусочков на полу до электрических розеток.

Успешная 18-месячная девочка чувствует себя всемогущей, ей интересен ее мир и она связана со взрослыми, которые о ней заботятся.Тем не менее, эти же самые взрослые начинают ограничивать ее поведение, определенно ограничивая ее стиль!

Пределы настройки

Пределы важны. Независимо от того, насколько громкими и продолжительными бывают ее яростные протесты, ограничения помогают ребенку чувствовать себя в безопасности и защищать ее. «Нет!» или истерика требует мягкого, но твердого ответа, который будет способствовать достижению цели построения любовных партнерских отношений.

Построение взаимоотношений

К счастью, это сильное чувство самоопределения у малышей сопровождается растущей заботой о других и растущим желанием доставить удовольствие тем, кто о них заботится.В то время как 24-месячная девочка по-прежнему будет брать игрушку у другого ребенка, она может искать надежного знакомого взрослого, который остановит ее прямо перед тем, как она сделает свой ход. Малышу важно понять, что мир не кончится, если он не получит того, чего хочет. Как учитель ребенка, вы действуете как проводник, помогая малышу поддерживать позитивное самоощущение, постепенно приспосабливаясь к социальным правилам.

Что вы можете сделать

• Отвечайте на потребности каждого ребенка без колебаний.По прошествии 9 месяцев, когда ребенок чувствует себя в безопасности в любовных отношениях, он может немного подождать, прежде чем его просьбы будут выполнены.
• Наслаждайтесь выходками малышей. Получайте удовольствие от своего удовольствия!
• Признайте сильные чувства малыша. Скажите: «Я вижу, вы действительно этого хотите», когда вы должны установить предел.

От 3 до 4: «Хочу прямо сейчас!»

Сьюзен А. Миллер, изд.

Трехлетний Зак приходит в школу очень расстроенным. Перед завтраком в туалете своего дома Зак обнаружил сумку с подарками на день рождения.Зак продолжает плакать и настаивать: «Но я хочу поиграть со своими игрушками». Безрезультатно, его мама и учитель пытаются объяснить ему, что он не может получить их сейчас. Это особенные подарки на его день рождения.

Как они это видят

Дошкольники склонны сосредотачиваться на себе и своих желаниях или на одном аспекте проблемы. Их все еще эгоцентрический взгляд на мир означает, что их восприятие сосредоточено на том, что они считают наиболее очевидным. Для дошкольников, таких как Зак, увидеть — значит поверить.Они склонны основывать свои суждения, которые могут быть нелогичными, на внешности. Зак считает, что, поскольку он видит подарки, он должен их иметь. На его мышление влияет сосредоточенность или неспособность сосредоточиться более чем на одном моменте одновременно.

У нее есть еще!

Поскольку в мышлении дошкольников часто доминирует их собственное восприятие, они могут расстраиваться, когда не понимают, что одни и те же величины могут выглядеть совершенно по-разному при определенных обстоятельствах.Например, когда миссис Черони наливает одинаковое количество лимонада в чашки Эбби и Аники, 3-летняя Аника возражает: ее короткая чашка выглядит так, будто в ней меньше, чем в высокой чашке Эбби. Аника требует столько же сока, сколько ее подруга, и с ней нечего спорить, пока у нее тоже не будет высокой чашки. Это эгоцентрическое мышление может повлиять на когнитивные рассуждения дошкольников, а также на их социальные взаимодействия.

Ответ другим

Иногда, когда другой ребенок травмирован или очень грустит из-за чего-то, четырехлетние дети могут смотреть на вещи с другой точки зрения и могут выразить сочувствие.Четырехлетняя Линдси поглаживает плачущую Ребекку и говорит: «Вам, должно быть, грустно, что у вашей куклы отломилась голова. У вас есть для нее пластырь?» С другой стороны, трехлетнему Сэму все еще трудно понять, как ситуация может относиться к кому-то другому. В то время как его приятель, Питер, сидит на кресле-мешке, оправляясь от боли в животе и не в состоянии играть, Сэм скулит и разочарованно топает ногами. Эгоцентричный, Сэм, кажется, гораздо больше обеспокоен своей неспособностью играть с Питером, чем дискомфортом Питера.

Что вы можете сделать

• Читайте книги вместе. Наслаждайтесь чтением, обсуждением и разыгрыванием историй, в которых главный герой переходит от взгляда на мир с его собственной точки зрения к включению точек зрения других.
• Поощрять принятие решений. Дайте дошкольникам возможность участвовать в принятии решений о собственном поведении. Помогите им взглянуть на проблемы и решения с точки зрения других.
• Предлагаем поддержку и информацию.Поскольку на этом этапе дети все еще видят вещи со своей точки зрения, они могут ошибочно чувствовать, что неприятные ситуации возникают из-за того, что они сделали. Успокойте их и проясните неправильные представления.

От 5 до 6: «Сделаем это вместе!»

от церкви Эллен Бут

Элизабет играет у водного зеркала, полностью поглощенная процессом черпания и наливания. «Послушайте, я делаю дождь», — не говорит она никому конкретно. «Это может быть водопад», — говорит Бен.С задумчивым удивлением Элизабет говорит: «Да, может. Давайте вместе сделаем большой!»

Строительство сообщества

Пяти- и шестилетние дети больше вовлечены в поиск друзей, чем любая другая группа детей. Их интерес к сообществу и общению начинает влиять на их эгоцентризм, заставляя их принимать более широкое мировоззрение. Повышенная способность выражать свои мысли и чувства облегчает детям взаимодействие с другими людьми. Это желание почувствовать себя частью группы постепенно превращает эгоцентрическое «я» в более широкую идею «мы».«

Создание дружбы

Дети на этой стадии развития стараются завязать дружеские отношения. Лучшие друзья важны, даже если они часто меняются. Дружба завязывается быстро и может превратиться в недружбу так же быстро, как и началась. Этот быстрый и легкий переход от одного к другому происходит, когда дети перерастают старые потребности и интересы и находят разных товарищей.

Работа с другими

Воспитанники детского сада склонны придумывать игры или игровые сценарии, чтобы поделиться ими с друзьями.На самом деле им часто нравится организовывать других детей. Кто-то может сказать, что детсадовцы держат ноги в обоих мирах, проявляя очень эгоцентрическое поведение в одних ситуациях и более мирские взгляды в других.

Участие в игре

Эгоцентрические взгляды воспитанников бросают вызов, когда они начинают играть вместе с другими. Чтобы играть вместе, детей заставляют слушать и учитывать точки зрения и идеи других.Это одна из причин, почему игра так важна для социального и познавательного развития детей. Именно через эти игровые взаимодействия детей подталкивают к пониманию того, что у других людей создается впечатление о реальности, которое может отличаться от их собственного.

Мысли вслух

Вы когда-нибудь замечали, как детсадовцы склонны думать вслух? Иногда вы можете подслушать повторяющиеся монологи, которые дети используют для «повествования» о своей игровой деятельности, например: «Окунуть и налить, окунуть и вылить, окунуть и налить в кастрюлю».«Воспитанники детского сада часто вербализируют (про себя) действие, прежде чем они его совершат, говоря, например,« Я собираюсь выстроить все эти блоки в линию ». Эти« обсуждения »являются важной частью развития того, что станет для ребенка тихий внутренний голос.

Эта способность мыслить словами — это то, что взрослые делают каждый день, даже не подозревая об этом. Это: процесс, который мы используем, чтобы разгадывать вещи в своей голове. Монологи воспитанников — предвестники этого важного навыка.Сильный внутренний голос необходим не только для когнитивного функционирования, но и для повышения социальной осведомленности.

Расширяя свое понимание

Переход от эгоцентрической точки зрения требует много времени для взаимодействия с материалами и другими детьми. К сожалению, многие воспитатели детских садов испытывают настолько сильное давление, чтобы учить буквы и цифры, что им приходилось сокращать (или сокращать) количество времени, которое они уделяют центру или игре каждый день. Точно так же, как детей нельзя ускорить через этапы развития, мы не можем ускорить их игровой опыт.Воспитанникам детского сада нужно много времени, чтобы примерить, отбросить и принять точки зрения в реальных исследованиях. Именно благодаря этому важному игровому опыту в детском саду дети начинают снижать свой эгоцентрический взгляд на мир и принимать более широкое мировоззрение.

Что вы можете сделать:

• Создайте игровую среду, в которой поощряется совместное открытое взаимодействие с материалами и одноклассниками.
• Дайте достаточно времени для неспешных и глубоких исследований.

  No related posts.